BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用  

The Application of BP Neural Network to Local Quasi Geoid Purification

作　　者：李爱国[1,2] 王卫 徐永胜[4] 

机构地区：[1]河南理工大学测绘学院,河南焦作454000 [2]长安大学地测学院,陕西西安710054 [3]宁波国土测绘院,浙江宁波315012 [4]长安大学测绘新技术研究院,陕西西安710054

出　　处：《全球定位系统》2008年第3期29-31,共3页Gnss World of China

基　　金：河南省教育厅自然科学基础研究项目(200510460012)

摘　　要：针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。In view of the model error in the fitting, the BP neural network is adopted to process the data including the element of certainty question, which can enhance the purification precision of the quasi geoid purification. A case is given in the local geoid purification in Jiaozuo, in which the fitting precision of BP neural network achieves the ideal results.

关 键 词：神经网络 似大地水准面精化 正常高 大地高 

分 类 号：P224[天文地球—大地测量学与测量工程]