發(fā)布時間：2017-09-11 13:23

  本文關鍵詞：基于GA-BP模型的GPS對流層延遲內插算法研究

  更多相關文章： 遺傳算法 BP神經網絡 對流層延遲 GA-BP模型

【摘要】：在利用GPS進行定位測量時,影響GPS定位精度的影響因素有很多。而對流層延遲是GPS定位誤差的主要誤差之一,對流層延遲與測站處的氣壓、溫度和濕度等氣象因素有密切關系。對流層延遲與衛(wèi)星信號傳播路徑的高度角有密切關系,當高度角為90。時由對流層延遲造成的誤差達到2-3m,當高度角為10°時,由對流層延遲造成的影響達到20m。隨著工程應用的需求,用戶對定位的精度要求越來越高。當利用差分法對GPS對流層延遲進行改正時,短基線兩端高差較大或氣象元素差異較大時,差分后殘余對流層誤差仍然是精密測量的主要誤差源。如果使用GPS對流層延遲改正模型,則需要測站處的氣象參數(shù),這給實際工程應用帶來了不便。采用安徽省電力系統(tǒng)10個CORS基站的對流層延遲作為訓練數(shù)據,8個CORS站的對流層延遲作為測試數(shù)據。建立一種基于遺傳算法和BP神經網絡新的區(qū)域GPS對流層延遲內插方法,利用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡權值和閾值的模型,該模型只需要輸入測站點的經緯度和高程值。通過對數(shù)據進行分析,當訓練數(shù)據地理位置選擇合適時所有測站的GPS對流層延遲預測精度都在mm級,并且GA-BP模型在預測GPS對流層延遲中具有比較高的可靠性和穩(wěn)定性。數(shù)據處理結果表明,在區(qū)域GPS對流層延遲預測中GA-BP模型是一種預測精度比較高的方法。
【關鍵詞】：遺傳算法 BP神經網絡 對流層延遲 GA-BP模型
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究的背景及意義14
• 1.2 國內外主要研究進展情況14-16
• 1.2.1 經驗模型改正14-15
• 1.2.2 對流層延遲改正插值方法15-16
• 1.2.3 其他方法16
• 1.3 主要研究內容16-18
• 第二章 GPS測量誤差源及幾種經驗對流層延遲改正模型18-30
• 2.1 GPS定位系統(tǒng)介紹18-20
• 2.2 GPS測量的誤差來源20-24
• 2.2.1 與衛(wèi)星有關的誤差20-22
• 2.2.2 與信號傳播有關的誤差22-24
• 2.2.3 與接收機有關的誤差24
• 2.2.4 其他誤差24
• 2.3 幾種GPS對流層延遲改正模型24-28
• 2.4 本章小結28-30
• 第三章 BP神經網絡算法30-39
• 3.1 引言30
• 3.2 BP神經網絡的原理30-38
• 3.2.1 人工神經元的特征30-33
• 3.2.2 BP神經網絡的數(shù)學基礎33
• 3.2.3 BP神經網絡模型結構33-35
• 3.2.4 BP神經網絡設計35-36
• 3.2.5 BP神經網絡算法步驟36-37
• 3.2.6 BP神經網絡缺點37-38
• 3.3 本章小結38-39
• 第四章 遺傳算法39-50
• 4.1 引言39
• 4.2 遺傳算法基本原理39-47
• 4.2.1 遺傳算法的概述39
• 4.2.2 遺傳算法與其他搜索技術的比較39-41
• 4.2.3 遺傳算法的基本步驟41-45
• 4.2.4 遺傳算子45-47
• 4.3 遺傳算法的參數(shù)選擇47-48
• 4.4 遺傳算法性能評估48-49
• 4.5 本章小結49-50
• 第五章 利用GA-BP模型對GPS對流層延遲進行內插50-68
• 5.1 GA-BP模型內插算法步驟50
• 5.2 GA-BP模型內插算法程序實現(xiàn)50-55
• 5.2.1 GA相關程序50-54
• 5.2.2 BP神經網絡相關程序54-55
• 5.3 BP神經網絡參數(shù)的選取55-56
• 5.4 GA參數(shù)的選取56-58
• 5.5 案例分析58-67
• 5.5.1 數(shù)據來源58-62
• 5.5.2 基于GA-BP模型對GPS對流層延遲進行內插62-64
• 5.5.3 建模點分布不均勻對GA-BP模型預測GPS對流層延遲的影響64-67
• 5.6 本章小結67-68
• 第六章 結論與展望68-70
• 6.1 本文結論68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況74

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本文編號：830983