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《平坦地區(qū)轉換GPS高程的混合轉換方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第31卷第2期測繪學報Vol.31,No.22002年5月ACTAGEODAETICAetCARTOGRAPHICASINICAMay,2002文章編號:1001-1595(2002)02-0128-06中圖分類號:P228.4文獻標識碼:A平坦地區(qū)轉換GPS高程的混合轉換方法121胡伍生,華錫生,張志偉(1.東南大學交通學院,江蘇南京210096;2.河海大學土木工程學院,江蘇南京210098)ConversionofGPSHeightinPlainnessAreabytheCF&NNMMethod121HUW
2、u-sheng,HUAX-isheng,ZHANGZh-iwei(1.CollegeofTrafficandTransportationEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China;2.CollegeofCivilEngineering,HehaiUniversity,Nanjing210098,China)Abstract:Themethodofconicoidfittingandthemethodofneuralnetworksusedfortrans
3、formingGPSheightareintroducedbrieflyinthispaper.Thetwomethodsabovehaveshortcomings.ThemethodofCF&NNM,anewmethodusedfortrans-formingGPSheightisintroducedinthispaper,andittakesfulladvantageofvirtuesofthetwomethods.Throughtheprac-ticeoftwoprojectsinplainnessarea
4、,thevalidityoftheCF&NNMmethodusedfortransformingGPSheightisvalidated,andsomeconclusions,whichhavepracticablevalue,arereceived.Keywords:neuralnetworks;algorithmofBP(BackPropagation);GPSheight;CF&NNMmethod摘要:簡要介紹了轉換GPS高程的二次曲面擬合法和神經網絡方法。然而,這2種方法都有缺點,介紹的CF&NNM方法充
5、分利用了2者的優(yōu)點,通過2個平坦地區(qū)的工程實例,證實該方法的有效性,并得到一些有工程應用價值的結論。關鍵詞:神經網絡;BP算法;GPS高程;CF&NNM方法GPS測量經平差、轉換,如能獲得高精度的水1引言準高程值H0,則可部分地節(jié)省工作量極其繁重的GPS衛(wèi)星定位技術是近年來最具開創(chuàng)意義的水準測量,其經濟效益是非?？捎^的。目前,轉換高新技術之一。目前,眾多學者在研究如何獲得GPS高程常用以下2種方法:高精度的GPS高程,其中,對GPS高程平差結果1.二次曲面擬合法(簡稱CFM):先建立高程的后處理方法也是研究熱點之
6、一。GPS測量經平異常的數(shù)學模型,再利用同時具有H0和HGPS的差所得的高程是相對于WGS-84橢球的大地高已知點進行擬合,用擬合好的數(shù)學模型求其他HGPS,我國在工程上使用的是水準高程(正常高),GPS點的水準高程。大量實踐證明,對于平坦地因此,在工程應用中應將HGPS轉換為水準高程區(qū)的GPS高程利用二次曲面擬合法效果較好。H0,兩者之間的差值稱為高程異常N二次曲面擬合的數(shù)學模型為N=HGPS-H0(1)收稿日期:2000-12-15;修回日期:2001-10-10作者簡介:胡伍生(1965-),男,江西高安人
7、,東南大學交通學院教授,博士,主要從事變形監(jiān)測與變形分析方面的研究。第2期胡伍生等:平坦地區(qū)轉換GPS高程的混合轉換方法1292[2]N(x,y)=a0+a1x+a2y+a3x+廣泛的網絡。2a4xy+a5y(2)2.1BP算法的結構式中,x,y為點位坐標。對于轉換GPS高程,作者構造的基于BP算模型中有6個待定系數(shù),因此,已知點不得少法的神經網絡結構見圖1。網絡結構共分5層:于6個。在二次曲面擬合法的基礎上,根據平差輸入轉換層、輸入層、隱含層、輸出層和輸出轉換后的驗后信息,逐步調整觀測值(已知點)的權,使層。對
8、于一般工程應用問題來說,設置輸入轉換含有粗差的觀測值的權越來越小甚至等于0,從層和輸出轉換層是必要的,因為采用Sigmoid標準而減小粗差對平差結果的影響。二次曲面抗差擬激活函數(shù)f(x)的神經網絡,其標準輸入、輸出數(shù)[1]據限定范圍為[0,1]。合推估效果更好。2.神經網絡模擬法(簡稱NNM):人工神經網絡是一門新興交叉科學。從20世紀80年代以來,許多領域(包括工程界)
