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摘要
在GPS高程异常转换中,针对传统只从建模方法上优选模型的做法,将反向传播、径向基、广义回归等3种神经网络与值域为[0,1]、值域为[-1,1]的2种归一化函数进行组合,结合控制网测量实例,采用6种方式进行高程异常转换,对转换结果进行对比分析,探讨不同神经网络和归一化方式对GPS高程转换的影响,得出采用值域为[-1,1]的归一化函数和广义回归神经网络的高程异常转换结果最优。
- 单位
在GPS高程异常转换中,针对传统只从建模方法上优选模型的做法,将反向传播、径向基、广义回归等3种神经网络与值域为[0,1]、值域为[-1,1]的2种归一化函数进行组合,结合控制网测量实例,采用6种方式进行高程异常转换,对转换结果进行对比分析,探讨不同神经网络和归一化方式对GPS高程转换的影响,得出采用值域为[-1,1]的归一化函数和广义回归神经网络的高程异常转换结果最优。
