原文传递
基于BP神经网络的GPS高程拟合及其在杭州湾跨海大桥中的应用
| 论文题名： | 基于BP神经网络的GPS高程拟合及其在杭州湾跨海大桥中的应用 |
| 关键词： | GPS高程测量;神经网络;BP算法;杭州湾跨海大桥 |
| 摘要： | 为充分发挥GPS可以提供高精度三维坐标的优越性，尤其是GPS高程测量在工程测量中的应用，必须实现GPS大地高向正常高的转换。如何才能提高GPS大地高向正(常)高转换的实际精度问题，一直是GPS测绘应用领域在探索与讨论的问题。围绕这一问题，本文从GPS高程拟合着手作了以下探讨。 论文首先介绍了全球定位系统(GPS)在测绘应用领域的优势及其在我国一些大型工程项目中的应用现状，指出了进行GPS高程转换的必要性；接着，介绍了一些与GPS高程转换相关的概念，如大地高程系统、正常高程系统、GPS水准测量原理等；然后分析了GPS高程转换的现状：从理论上讲，实现GPS大地高向正常高转换的最好方法是综合利用GPS测量数据和地球重力场模型，但对一般工程单位而言，不具备获得地球重力场模型的能力，因此，拟合方法目前仍是一般单位进行GPS高程转换的首选方案；根据数学模型的不同，有加权平均法、曲线拟合法、曲面拟合法、移动曲面(线)拟合法、“移去—恢复”法以及神经网络法等等。 然而，这些常规拟合方法，尤其是工程上和一些GPS处理软件常用的二次多项式曲面拟合法，对似大地水准面(大地水准面)作了某种人为的假设，含有模型误差。而基于神经网络来转换GPS高程是一种自适应的映射方法，没作假设，能避开未知因素的影响，减少模型误差，理论上比较合理，应能提高GPS高程的转换精度。为此，论文详细研究了神经网络BP算法，对BP网络模型进行了多项试验研究，如输入输出层的设计、单隐含层节点数的选择、不同学习中误差的影响等等；最后给出GPS高程拟合的BP网络结构，并以杭州湾跨海大桥为例进行了实例计算，经过与二次多项式曲面拟合法比较分析，其结果达到了预期的效果。 |
| 作者： | 杨天宇 |
| 专业： | 大地测量学与测量工程 |
| 导师： | 刘成龙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
