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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

杨天宇  
【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。


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