• ISSN 0258-2724
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基于贝叶斯正则化BP神经网络的GPS高程转换

宋雷 黄腾 方剑 周旭华

宋雷, 黄腾, 方剑, 周旭华. 基于贝叶斯正则化BP神经网络的GPS高程转换[J]. 西南交通大学学报, 2008, 21(6): 724-728.
引用本文: 宋雷, 黄腾, 方剑, 周旭华. 基于贝叶斯正则化BP神经网络的GPS高程转换[J]. 西南交通大学学报, 2008, 21(6): 724-728.
SONG Lei, HUANG Teng, FANG Jian, ZHOU Xuhua. Conversion of GPS Height Based on Bayesian Regularization BP Neural Network[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2008, 21(6): 724-728.
Citation: SONG Lei, HUANG Teng, FANG Jian, ZHOU Xuhua. Conversion of GPS Height Based on Bayesian Regularization BP Neural Network[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2008, 21(6): 724-728.

基于贝叶斯正则化BP神经网络的GPS高程转换

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(40674013)

863计划资助项目(2006AA09Z153)

详细信息
    作者简介:

    宋雷(1970- ),男,博士研究生,研究方向为大地水准面精化和GPS高程测量,电话:13698623107,E-mail:songlei98@163.com

Conversion of GPS Height Based on Bayesian Regularization BP Neural Network

  • 摘要: 为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换GPS高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高GPS高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-05-07
  • 刊出日期:  2008-12-25

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