基于遗传优化BP神经网络的GPS高程异常拟合模型研究

摘要：

为解决标准BP神经网络模型存在的易陷入极小值、训练时间长、网络不稳定等问题,采用基于实数编码的遗传算法,优化网络初始权值和阈值,构建GPS高程异常拟合模型.通过实测数据进行计算分析,并将该模型的结果与平面拟合、二次曲面拟合及标准BP神经网络模型所得结果比较,得出如下结论:使用遗传优化BP神经网络进行高程异常拟合,模型误差和中误差均较小,故基于遗传优化BP神经网络模型具有较高的精度和较好的稳定性,可以应用于GPS高程异常拟合问题.

关键词：高程异常、拟合、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：11

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：河海大学大学生创新训练计划"混沌时间序列在滑坡变形预测中的应用"201205XCX175

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：115-117