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基于BP神经网络的GPS高程模型研究与应用

2024-08-15  |  所属栏目: 来稿选登  |  阅读次数: 

摘 要:(本文原刊于《煤矿开采》2014年5月)传统的拟合模型含有模型误差,而神经网络是一种自适应的映射方法,避开了未知因素的影响,减小了模型误差,提高了GPS高程模型的转换精度,本文选用了神经网络中最常用的一种算法BP算法做了几类方案,给出了合理的建议。

关键词:神经网络;GPS高程模型;训练样本

1 引言

BP神经网络算法是一种反向传播学习算法,把学习的结果反馈到中间层次的隐单元,改变它们的权系矩阵,从而达到预期的学习目的,它是一种自适应的映射方法,没做假设,能减少模型误差,它是迄今为止应用最广泛的神经网络。(本文原刊于《煤矿开采》2014年5月)

2 BP神经网络算法

BP神经网络算法包括两个方面:信号的前向传播和误差的反向传播。即计算实际输出时按从输入到输出的方向进行,而权值和阈值的修正从输出到输入的方向进行,其网络模型如图2-1所示。

3 GPS水准精度评定标准

⑴ 内符合精度

根据参与拟合计算已知点的与拟合值,用求拟合残差。按照下式求GPS水准拟合的内符合精度: 其中n为参考点的个数,t为未知数的个数。它是GPS水准的模型本身精度。

⑵ 外符合精度

根据检核点的与拟合值,用求拟合残差,按照下式计算GPS水准拟合的外符合精度:,其中n为检核点的个数。外符合精度是用来评定该模型来进行GPS高程转换时所能达到的经度,是评定模型好坏的重要标准。

4 实例应用

本算例使用的数据是某矿区D级GPS高程控制网数据,共布设了36个GPS控制点,并实施了四等水准。采用三层式神经网络,隐含层确定由于没有固定的方法,根据经验,一般在5—7个为最好,本试验分别采用5个隐含层,6个隐含层和7个隐含层对数据进行训练,

5 结论

(1)BP网络法用于求高程异常是一种可行的方法,并且有较高的精度。

(2)在同一样本集进行训练时,训练的次数越多,,相应的外符合精度越高,但达到一定的训练次数时,训练的外符合精度反倒不好。

(3)在不同样本集中,样本集越多,网络的智力越高,对工作集的拟合效果越好,外符合精度相应也越高。(本文原刊于《煤矿开采》2014年5月)

参考文献

[1] 孔祥元,梅是义.控制测量学[M].武汉:武汉大学出版社,2004

[2] 闻新,周露,李翔.MATLAB神经网路仿真与应用[M].北京:科学出版社,2003.

[3] 韩力群.人工神经网络教程[M].北京:北京邮电大学出版社2006.

[4] 阎平凡,张长水.人工神经网络与模拟进化计算[M].北京:清华大学出版社,2005.

[5] 匡翠林.高精度GPS水准算法研究及其应用[D].中南大学,2004

[8] 杨永平,冯立清,兰孝奇;神经网络法在GPS高程拟合中的应用[J].三晋测绘,2004(1):11-15

[9] 王剑,张书毕.MATLAB工具箱在测绘数据处理中的应用[J].四川测绘,2006(3):17-20

[10] 何勇军,沈秋.土石坝渗流的自学习神经网络模型[J].水利水电技术,2002,33(2):26-29.

作者简介

冯树清(1969-),男,籍贯:内蒙古开鲁县人,工程师,现任中电投白音华煤电公司矿业分公司生产矿长, 1991年7月毕业于山东建筑材料工业学院工程测量专业。

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本文标题:基于BP神经网络的GPS高程模型研究与应用
当前网址:http://www.xinkecheng.cn/laigao/22172.html

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