一种改进的RBF神经网络GPS高程拟合方法

一种改进的RBF神经网络GPS高程拟合方法

论文摘要

利用RBF神经网络进行GPS高程拟合时,隐层节点数和径向基散布常数的确定对最终拟合结果影响较大。本文提出一种改进的RBF神经网络高程拟合方法,首先利用基于密度的聚类(DBSCAN)算法自动确定隐层节点数,在此基础上建立测试区域GPS高程数据的似然函数,利用贝叶斯准则(BIC)实现对径向基常数的自动选择。最后基于实际数据的试验结果表明相对于传统BP神经网络拟合算法,所提方法具有更高的拟合精度。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 RBF神经网络模型
  •   2.1 隐层节点数的确定
  •   2.2 径向基常数的确定
  • 3 试验结果
  •   3.1 数据介绍
  •   3.2 试验结果
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 潘伟锋

    关键词: 神经网络,全球定位系统,高程拟合,贝叶斯准则

    来源: 北京测绘 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 广州南方定位科技有限公司

    分类号: P228.4

    DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.07.019

    页码: 824-828

    总页数: 5

    文件大小: 152K

    下载量: 108

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