基于标准化动量BP神经网络的GPS高程转换
朱卫东; 李全海
同济大学测量与国土信息工程系,上海 200092
CONVERSION OF GPS HEIGHT BASED ON STANDARDIZATION MOMENTUM BP NEURAL NETWORK
Zhu Weidong ;and Li Quanhai
Department of Surveying and Geo-informatics,Tongji University,Shanghai 200092
摘要 采用动量BP神经网络算法拟合高程求解,训练样本的量纲存在一定的差异性,为改善不稳定性,通过对样本进行标准化处理,得到了理想的训练效果。将该方法得到的计算结果与平面拟合、二次曲面拟合及其他神经网络方法计算的结果进行对比得出:标准化动量BP神经网络算法求解高程,精度可靠且稳定。
关键词 :
动量BP神经网络 ,
大地高 ,
正常高 ,
高程异常 ,
标准化
Abstract :When solving fitting elevation by using common momentum BP neural network algorithm there will be difference between the training samples in dimension. In order to improve the stability we standardized the samples and obtained the ideal results.It is shown that from the comparison among the results with the calculation methods by surface fitting, quadric surface fitting, and other neural network methods, the accuracy by using the standardization of BP neural network algorithm for elevation fitting is more reliable and stable.
Key words :
momentum backpropagation neural network
geodetic height
normal height
elevation anomaly
standardization
收稿日期: 1900-01-01
通讯作者:
朱卫东
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