几种基于神经网络的GPS高程拟合方法比较  

Comparative Research on GPS Height Fitting Methods Based on Neural Network

作　　者：牛志宏[1] 

机构地区：[1]长江工程职业技术学院,湖北武汉430212

出　　处：《全球定位系统》2014年第2期64-67,共4页Gnss World of China

摘　　要：为提高GPS大地高向正常高转换的精度,本文对目前研究较广泛的BP神经网络方法、遗传神经网络方法和退火神经网络方法用于GPS高程拟合的特点和拟合精度进行比较分析,为使用这些方法进行GPS高程拟合提供了参考。Characteristics and precision of BP neural network,genetic neural network and annealing neural network applied in GPS height fitting were hereby compared and ana-lyzed to improve the precision of transforming GPS geodetic height into normal height,and improvement approaches were proposed with respect to all problems in GPS height fitting method.

关 键 词：GPS高程拟合 BP神经网络 遗传神经网络 退火神经网络 

分 类 号：P228.4[天文地球—大地测量学与测量工程]