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基于遺傳算法優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2017-05-05 21:07

  本文關(guān)鍵詞:基于遺傳算法優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:目前GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)在測繪領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在平面控制測量中,而高程測量方面由于受坐標(biāo)系統(tǒng)不一致、觀測誤差等因素的影響,其精度一直被認(rèn)為不太可靠,儀器的標(biāo)稱精度也較平面定位精度低,這在很大程度上制約了GPS技術(shù)在高程測量中的應(yīng)用。為了實現(xiàn)GPS在高程中的應(yīng)用,到目前為止已經(jīng)做大量科學(xué)研究和實踐,出現(xiàn)了各種GPS高程轉(zhuǎn)換的方法,這些方法大致可歸為三類:幾何解析法、物理大地測量法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。對于我國來說重力資料匱乏,所以建立在物理大地測量法上的GPS高程轉(zhuǎn)換需要增加重力測量工作。因此目前對幾何解析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在GPS高程轉(zhuǎn)換方面的研究最為普遍,但這些方法都或多或少的存在一些缺陷。 本文在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上給出了一種GPS高程轉(zhuǎn)換的新方法:GA-GRNN法,即利用遺傳算法的全局尋優(yōu)特性來優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的光滑因子,,從而提高廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高程轉(zhuǎn)換精度。實現(xiàn)這一方法首先通過對遺傳算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論論證來說明該方法的可行性,然后通過具體實驗與二次曲面擬合法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的轉(zhuǎn)換結(jié)果進行對比來研究探討新方法的優(yōu)越性。 通過實驗表明遺傳算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,能充分發(fā)揮遺傳算法在全局搜索方面的優(yōu)越性,避免了人為選擇光滑因子的局限性,該組合方法對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效果明顯,而且運算速度較快,整體逼近性能良好,高程轉(zhuǎn)換結(jié)果較理想,完全能滿足大比例尺測圖的需要;而且較之于二次曲面擬合法,避免了模型誤差,較之于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,避免了陷入局部最優(yōu),較之于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,避免了多個參數(shù)尋優(yōu)的繁瑣,較之于GRNN法,避免了對SPREAD參數(shù)的不斷嘗試,因此GA-GRNN法具有良好的轉(zhuǎn)換精度和較高的轉(zhuǎn)換效率;最后GA-GRNN法較之于其他傳統(tǒng)GPS高程轉(zhuǎn)換方法具有較高的泛化能力,對于參與擬合的點位數(shù)量和分布狀況的依賴性有所減弱,所以在缺乏數(shù)據(jù)點或數(shù)據(jù)點分布不均勻的情況下優(yōu)先考慮GA-GRNN法。 綜上所述,基于遺傳算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行GPS高程轉(zhuǎn)換的方法是切實可行,且具有實際應(yīng)用精度。
【關(guān)鍵詞】:GPS 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高程轉(zhuǎn)換
【學(xué)位授予單位】:重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:P228.4
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第一章 緒論10-16
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 研究的目的和意義11-12
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.4 本文研究的主要內(nèi)容14
  • 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
  • 第二章 GPS 高程理論及轉(zhuǎn)換方法16-29
  • 2.1 GPS 高程理論16-21
  • 2.1.1 高程系統(tǒng)及其相互關(guān)系16-18
  • 2.1.2 GPS 高程測量參考基準(zhǔn)18-19
  • 2.1.3 GPS 高程測量的基本原理19-20
  • 2.1.4 GPS 高程測量的基本要求20-21
  • 2.2 GPS 高程轉(zhuǎn)換思路及方法21-25
  • 2.2.1 GPS 高程轉(zhuǎn)換的基本思路21
  • 2.2.2 確定高程異常的常用方法21-25
  • 2.3 GPS 高程轉(zhuǎn)換精度評定25-28
  • 2.3.1 GPS 高程轉(zhuǎn)換誤差來源25-26
  • 2.3.2 提高 GPS 高程轉(zhuǎn)換精度的措施26
  • 2.3.3 精度評定26-28
  • 2.4 本章小結(jié)28-29
  • 第三章 遺傳算法優(yōu)化理論29-39
  • 3.1 遺傳算法概述29-30
  • 3.1.1 遺傳算法的發(fā)展與應(yīng)用29-30
  • 3.1.2 遺傳算法的特點30
  • 3.2 遺傳算法的要素和流程30-32
  • 3.2.1 GA 算法的基本要素30-31
  • 3.2.2 GA 算法的基本流程31-32
  • 3.3 遺傳算法的技術(shù)實現(xiàn)32-36
  • 3.3.1 遺傳編碼32-33
  • 3.3.2 適應(yīng)度計算33
  • 3.3.3 遺傳算子設(shè)計33-35
  • 3.3.4 控制參數(shù)的選擇35-36
  • 3.4 MATLAB 遺傳算法工具箱36-38
  • 3.5 本章小結(jié)38-39
  • 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論39-50
  • 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述39-41
  • 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用39
  • 4.1.2 人工神經(jīng)元模型39-40
  • 4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及特征40-41
  • 4.1.4 MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱41
  • 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41-44
  • 4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理41-42
  • 4.2.2 BP 算法的缺陷42-43
  • 4.2.3 MATLAB 中創(chuàng)建 BP 網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)及調(diào)用格式43
  • 4.2.4 基于 BP 算法的 GPS 高程轉(zhuǎn)換過程43-44
  • 4.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-46
  • 4.3.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理44-45
  • 4.3.2 RBF 算法的缺陷45
  • 4.3.3 MATLAB 中創(chuàng)建 RBF 網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)及調(diào)用格式45-46
  • 4.3.4 基于 RBF 網(wǎng)絡(luò)的 GPS 高程轉(zhuǎn)換過程46
  • 4.4 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-49
  • 4.4.1 GRNN 算法的基本原理46-48
  • 4.4.2 GRNN 算法的缺陷48
  • 4.4.3 光滑因子的優(yōu)化48
  • 4.4.4 MATLAB 中創(chuàng)建 GRNN 網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)及調(diào)用格式48
  • 4.4.5 基于 GRNN 的 GPS 高程轉(zhuǎn)換過程48-49
  • 4.5 本章小結(jié)49-50
  • 第五章 基于 GA-GRNN 的 GPS 高程轉(zhuǎn)換實驗分析50-78
  • 5.1 GA-GRNN 組合模型的可行性研究50
  • 5.1.1 理論基礎(chǔ)50
  • 5.1.2 實現(xiàn)平臺50
  • 5.2 GPS 高程轉(zhuǎn)換 GA-GRNN 模型構(gòu)建50-53
  • 5.2.1 問題描述50
  • 5.2.2 算法流程設(shè)計50-51
  • 5.2.3 MATLAB 程序設(shè)計51-52
  • 5.2.4 結(jié)果輸出及分析52-53
  • 5.3 基于 GA-GRNN 的 GPS 高程轉(zhuǎn)換實驗53-59
  • 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)53-54
  • 5.3.2 實驗方案54-57
  • 5.3.3 實驗結(jié)果57-58
  • 5.3.4 結(jié)果分析58-59
  • 5.4 基于其他方法的 GPS 高程轉(zhuǎn)換實驗59-73
  • 5.4.1 二次曲面擬合59-63
  • 5.4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)63-67
  • 5.4.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)67-70
  • 5.4.4 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)70-73
  • 5.5 GA-GRNN 法與其他方法實驗結(jié)果對比分析73-77
  • 5.5.1 方案 1 各實驗結(jié)果對比及分析73-74
  • 5.5.2 方案 2 各實驗結(jié)果對比及分析74-75
  • 5.5.3 方案 3 各實驗結(jié)果對比及分析75-76
  • 5.5.4 三種實驗方案綜合比較及分析76-77
  • 5.6 本章小結(jié)77-78
  • 第六章 結(jié)論與展望78-80
  • 6.1 結(jié)論78
  • 6.2 展望78-80
  • 致謝80-81
  • 參考文獻81-84
  • 在學(xué)期間發(fā)表的論著及取得的科研成果84

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王紅;;GPS高程轉(zhuǎn)換為正常高的探討[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年06期

2 謝忠O

本文編號:347081


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