以二次多項式模型為基礎(chǔ),提出融合重力信息的多項式模型和融合重力信息的誤差反向傳播(error back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2種似大地水準面精化模型。通過試驗驗證,3種模型的檢驗點擬合中誤差分別為±11.7 cm、±4.3 cm和±4.0 cm,重力信息可提高似大地水準面模型的擬合效果,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合精度最高,與二次多項式模型相比提高了65%。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

BP算法是一種基于樣本訓(xùn)練,自我學(xué)習(xí)調(diào)整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型自20世紀70年代提出以來,經(jīng)過幾十年的發(fā)展,已經(jīng)被證明適用于多個領(lǐng)域。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。由圖1可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱含層和輸出層3部分構(gòu)成。輸入向量和輸出向量對應(yīng)常規(guī)模型中的自變量和因變量。....

圖2融合重力信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

由圖1可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱含層和輸出層3部分構(gòu)成。輸入向量和輸出向量對應(yīng)常規(guī)模型中的自變量和因變量。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練建模,訓(xùn)練過程分為正向傳播過程和誤差反向傳播過程。正向傳播過程中,輸入向量經(jīng)過與權(quán)值矩陣的運算,進入多層隱含層,隱含層之間均由權(quán)值矩陣連接,直至所....

圖3工程實例點位分布圖

試驗數(shù)據(jù)來源于某地區(qū),原始數(shù)據(jù)包含經(jīng)度、緯度,重力異常數(shù)據(jù)由EGM2008地球重力場數(shù)據(jù)內(nèi)插計算獲得,如圖3所示。工程中共有62個點位。試驗地區(qū)經(jīng)度跨度為0.853°,緯度跨度為1.221°,工程面積接近10000km2,其成果可供市級似大地水準面精化參考。為保護數(shù)據(jù)源,已對....

本文編號：4005730