基于粒子群优化算法的 LS-SVM的 GPS 高程拟合
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基于粒子群优化算法的 LS-SVM的 GPS 高程拟合
高红;鸿雁;聂光裕;杨志;韩亚坤
【期刊名称】《桂林理工大学学报》
【年(卷),期】2016(036)002
【摘要】在 GPS 高程拟合中，传统拟合方法存在多数据、过学习、泛化能力弱等缺点，导致拟合结果精度欠缺，为此提出了 LS-SVM拟合模型。
利用粒子群算法
对 LS-SVM模型的初始参数进行了优化，通过实测数据对该模型进行了分析。
实
验结果表明，基于粒子群算法优化的LS-SVM模型较传统单一的二次曲面拟合法、BP 神经网络、LS-SVM等模型拟合精度高。
【总页数】4页(P300-303)
【作者】高红;鸿雁;聂光裕;杨志;韩亚坤
【作者单位】桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林 541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004; 桂林理工大学广西矿冶与
环境科学实验中心，广西桂林 541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林 541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004; 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心，广西桂林 541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林 541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004; 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心，广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林 541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004; 桂林理工大学广西矿冶与环境
科学实验中心，广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室，
广西桂林 541004; 桂林理工大学测绘地理信息学院，广西桂林 541004; 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心，广西桂林 541004
【正文语种】中文
【中图分类】P228.4;P224
【相关文献】
1.基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合 [J], 张腾旭;刘立龙;周淼;赫林;黄良珂;张鹏飞
2.基于LS-SVM的GPS高程转换及其抗差性研究 [J], 张腾旭;刘立龙;赫林;周淼;黄良珂
3.基于岭估计的GPS高程拟合方法研究——以华北理工大学曹妃甸校区为例 [J], 韦子豪;杨久东
4.基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法 [J], 王建军;章重阳
5.基于岭估计的GPS高程拟合方法研究——以华北理工大学曹妃甸校区为例 [J], 韦子豪;杨久东
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