魏宗海

(河北省地矿局第三地质大队,张家口075000)



几种改进的BP神经网络在GPS高程拟合中的应用比较

魏宗海

(河北省地矿局第三地质大队,张家口075000)

为了提高GPS高程拟合的精度和效率,本文分别利用几种常见的算法对标准BP神经网络进行了改进,结合控制网测量实例,分别利用外符精度、内符精度、测试步长以及运行时间4个指标对拟合结果进行评价。结果表明,不同改进算法的设计分别能有效提高拟合的精度和效率,在实际的工程实践中,可以根据具体拟合要求采取合适的算法对BP神经网络进行改进。

BP神经网络;GPS高程拟合;高程异常；算法改进

0 引 言

目前,GPS技术以其定位精度高,测量速度快以及操作简单等优点正逐渐取代传统的测量技术[1]。GPS测量系统所采用的坐标系是WGS-84坐标系,在进行水准测量时获取的是大地高H1,而我国采用的是以似大地水准面为基准的正常高H2。因此,需要建立合适的模型实现两者之间的转换。在忽略垂线偏差的情况下,大地高与正常高之间的关系可近似表示为

ε=H1-H2,

(1)

式中,ε为高程异常。通过上式可以看出,实现两者转换的关键在于如何精确的获取高程异常值,但高程异常值无法直接通过测量仪器进行获取,目前也并没有统一的数学模型进行计算[2]。因此,如何获取高精度的高程异常值成为将GPS技术应用于我国水准测量建设的关键[3]。

目前,国内外学者已经建立并实现了多种求取高程异常值的模型和方法,主要有重力模型法、函数模型法、随机模型拟合法以及神经网络等。……