简介:摘要:全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术,其中GPS的应用最为广泛,目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度,这种优势能够大大缩减人工测量的时间,提高效率,但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合,基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常,建立两者之间的神经网络关系,并对网络进行训练,根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改,最后使得预测与实际值之间的误差满足要求,计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较,最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性,可靠性和稳定性。
简介:摘要GPS由于布网灵活、简捷、经济已经广泛应用与工程建设中,GPS测量精度高、速度快、方便实用,具有很高的平面精度,但是GPS高程应用问题,目前仍在进一步探讨之中。因为利用GPS测量所得到的高程是地面点的大地高,工程中需要把GPS高程测量的大地高转换为正常高。
简介:摘要:在开展GPS高程测量工作的过程中,大地水准面与高程基准面相互制约的现象比较常见,这类问题的存在大大降低了
简介:摘要院随着GPS技术的不断发展,利用GPS所测得的成果无论是水平精度还是垂直精度都达到了很高要求,但对于GPS所测的大地高如何转化为工程中所需的正常高是目前测量学科中的一个热点问题,特别是在山区地形条件下如何提高其拟合精度对实际工程应用具有重要意义。通过采用移去恢复法原理对几个常见的函数模型进行组合,并结合工程实例,对山区地形情况下各模型的精度进行了实验对比分析研究,并提出了适合于山区地形条件下的高程异常拟合模型的选取方案。
简介:摘要:GPS由于布网灵活、简捷、经济已经广泛应用与工程建设中,GPS测量精度高、速度快、方便实用,具有很高的平面精度,但是GPS高程应用问题,目前仍在进一步探讨之中。因为利用GPS测量所得到的高程是地面点的大地高,工程中需要把GPS高程测量的大地高转换为正常高。