基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法

张建奇

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基于GSA-BP神经网络的GNSS高程拟合方法

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针对传统BP神经网络模型进行全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)高程拟合时存在的收敛速度慢,易陷入局部极小值和拟合精度受初始参数选取影响大的问题,提出一种遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing,GSA)优化的BP神经网络模型:GSA-BP.该模型利用GSA的全局搜索能力对BP神经网络的模型参数进行自动寻优,确保BP网络能够获取全局最优解并提升拟合精度.最后采用实际工程算例开展试验,对所提GSA-BP模型的高程拟合性能进行评估和验证,结果表明所提GSA-BP模型相对于传统BP神经网络模型具有更高的拟合精度和更强的数据适应性,更适用于实际工程实践场景.

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来源
《北京测绘》 |2021年第3期|398-403|共6页
作者
张建奇;
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作者单位

广州市城市规划勘测设计研究院广东广州510000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类全球定位系统（GPS）;
关键词
全球导航卫星系统(GNSS)高程拟合; BP神经网络; 遗传模拟退火算法; 参数寻优;

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