基于遗传神经网络的GPS高程转换方法
gps高程转换的方法
gps高程转换的方法GPS高程转换是一项基本而重要的技能，它在地理信息系统、工程测量和电子导航等领域都有着广泛的应用。
它是将GPS定位坐标转换成对应高程的过程。
在该过程中，为了得到可靠的结果，需要对GPS 高程转换方法有一个清晰的了解。
下面将逐步介绍GPS高程转换的步骤和方法。
第一步：获取GPS坐标数据首先需要获取GPS定位数据，包括经度、纬度和椭球高程。
椭球高程也被称为天球面高程，是指从GPS卫星到地球表面上的点所在的椭球体的中心点（地球质心）的距离。
椭球高程很难被直接应用于实际工程和测量中，因此需要进行高程转换。
第二步：确定大地高程接下来需要确定大地高程。
大地高程是从地球表面到一个特定的水平参考面的垂直距离。
它可以通过测量地球表面上的高程点和水平参考面之间的垂直距离来获得。
通常，大地高程采用海平面作为参考面，即平均海平面。
第三步：计算椭球高程和大地高程的差异一旦测量了大地高程和GPS坐标数据，就可以通过计算椭球高程和大地高程之间的差异来获得高程转换结果。
这个过程被称为高程的正常高差或高差变换。
这些高差数据可以通过使用特定的高程转换模型来进行计算。
第四步：应用高程转换模型现在，需要使用特定的高程转换模型将椭球高程转换为大地高程。
这些模型通常基于椭球体长轴的长度以及地球的极半径和赤道半径。
例如，欧洲和北美采用的高程转换模型是EGM96（Earth Gravitational Model 1996），该模型基于WGS84椭球体。
第五步：校准结果最后需要校准高程转换的结果。
为了保证高程转换的精度，需要采用校准点进行校准。
这些校准点通常是相对于大地高程确定的。
通过校准，可以更准确地将椭球高程转换为大地高程。
综上所述，GPS高程转换是一个复杂的过程，需要严谨的方法和流程。
正确的GPS高程转换方法是确保测量结果准确度和可靠性的关键。
熟悉这些步骤和方法可以使高程转换计算更具准确性。
基于遗传算法的Kriging在GPS高程拟合中应用
Ｉ ＝ ０ ， 由此得到无偏条件： ∑Ａ 。 ＝ １ 。 在无偏条件下使估计方差达到最小 ， 即：
＝
２ ． ２ 方 差最 小条件
Ｅ［ ｚ —ｚ ０ ］ 一｛ Ｅ［
０＋ Ａｌ Ｃ Ｏ Ｖ ｉ
，
一ｚ 。 ］ ｝ ＝
‘
１Ｊ — Ｉ
Ａ Ａ ｃ ｏ Ｖ ｆ Ｊ－
Ｃ ＯＹ ０
２ ． １ 无偏性 条 件
合－ ４ Ｊ ， 样条 函数法拟合 等。采用基 于遗传算法 的 Ｋ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｇ 方法来对 Ｇ Ｐ Ｓ 水准进行拟合。
多项式 拟 合法具 有 程序 设计 简单 、 直观、 易操 作 等优 点 。但 是 由于其 没有顾 及 到似 大地水 准 面的 物 理性 质 ， 拟 合 函数 始终 只 能是高 程异 常 的趋势 面 ， 与
第２ ９卷 第 ５期 ２ ０ １ ３年 ３月
甘 肃科 技
Ｇａ ｎｓ ｕ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ｒ ０ Ｚ ． ２９ Ｎｏ ． ５ Ｍ ａｒ ． ２ Ｏ１ ３
基 于 遗传 算 法 的 Ｋ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｇ在 Ｇ Ｐ Ｓ高 程拟 合 中应 用
６ ０
程
Ｈ ｎ ●●
， ● ● ｌ Ｉ‘ ｌ ● 【
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第２ ９卷
ｙ】 ．
其 为零 ， 便 得到 Ｋ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｇ方程 组 ：
据作一种线性无偏 、 最小方差估计的方 法。在该方 法 中， 对拟合模型的参数估计至关重要 引。遗传算
法是 一种 自适 应 随机 搜 索 算 法 ， 直接 以适 应 度 函数
转换GPS高程的遗传神经网络方法
基于遗传算法的多面函数GPS高程拟合模型_徐南
［1 ］ ［2 ］ ［3 ］ ［4 ］ ［5 ］
考
文
献
卢银宏，岳东杰，刘毅等． 线性内插法在 GPS 高程拟合中 ． 勘察科学技术，2012 ，（ 5 ） ： 52 ～ 57． 的应用 ［J］ J］． 测绘通报， 韩硕． 神经网络在 GPS 高程拟合中的应用 ［ 2006 ，（ 4 ） ： 48 ～ 50． 焦殿阳，张旭晴． 曲面拟合模型在小区域 GPS 高程拟合中 ． 测绘与空间地理信息，2012 ，（ 3 ） ： 24 ～ 26． 的应用 ［J］ 李祖锋，巨天力，张成增等． 基于重力场模型高程拟合残 差求定 GPS 正常高 ［J］． 测绘工程，2010 ，（ 4 ） ： 4 ～ 6． 刘万林，王利，赵超英． GPS 水准的有限元法与多面函数 法的加 权 综 合 模 型 ［J］． 地 球 科 学 与 环 境 学 报， 2004 ， （ 26 ） ： 48 ～ 51．
2013 年第 11 期
k
工程勘察
Geotechnical Investigation ＆ Surveying
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y） = ξ（ x，
y； x i ， yi ） α i Q（ x， Σ i =1
（ 1）
其中，α i 为 核 函 数 加 权 系 数； Q （ x， y； x i ， y i ） 为核函数； （ x， y ） 为未测点坐标； （ x i ， y i ） 为已 知点坐标。 常用的二次核函数有正双曲面函数和倒双曲面 函数，本文选取正双曲面函数作为核函数 ： Q（ x， y； x i ， yi ） = （x 槡 － xi ）
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工程勘察
Geotechnical Investigation ＆ Surveying
2013 年第 11 期
GPS高程拟合及转换方法
浅谈GPS高程拟合技术1、前言GPS（Global Positioning System）即全球定位系统，是1973年美国国防部为了满足军事部门对海上、陆地和空中设施进行高精度导航和定位的要求而研究的新一代高精度卫星导航系统。
GPS是以人造卫星为基础的无线电导航系统，它是利用天空中均匀分布的24颗GPS卫星轨道参数及其载波相位信号，通过地面接收设备接收其发射信息，实时地测定地面接收载体的三维位置。
我院从1999年开展了GPS技术在公路勘测中的应用研究。
几年来的生产实践，我们认识到了GPS技术在平面控制测量和路线中桩、边桩放样方面具有传统测量工作不可比拟的优势，可以极大的降低劳动作业强度，提高作业效率，但GPS技术在高程测量方面的应用还一直处于研究状态。
本文结合几年来的生产实践仅就GPS技术在高程拟合方面的应用谈谈自己的观点：2、高程异常GPS测得三维坐标高程为各GPS点在WGS—84坐标系中的大地高H，而公路勘测所用的地面高程是相对于似大地水准面的正常高H正，两者之间的差值称为高程异常，用公式可表示为：ζ=H—H正式中：ζ—为高程异常要将GPS所求的大地高转换成正常高，关键是求得精确的高程异常ζ。
目前通常采用二次曲面函数对高程异常进行曲面拟合，对于GPS水准联测点P K拟合模型可写为ζK=a0+a1Δx k+a2Δy k+a3Δx2k+ a4Δy2k+ a5Δx kΔy k—εk式中Δx k=x k—x0 Δy k=y k—y0x0，y0是参考点的坐标，一般取重心坐标；x k，y k是P k点的平面坐标，也可是大地纬度和大地经度；εk为拟合残差。
按最小二乘法可求得拟合系数a为a=（A T A）-1A Tζ式中a=[ a0 a1…a n]T ζ==[ζ0 ζ1…ζn]T1 Δx1 Δy1 Δx21 Δy21 Δx1Δy11 Δx2 Δy2 Δx22 Δy22 Δx2Δy2A= ………………………………可以看到，在采用二次曲面拟合时，至少应有6人GPS水准联测点，当少于6个时，则应去掉二次项拟合系数σ3，σ4，σ5，即采用平面系数拟合，此时拟合模型为ξk=σ0+σ1Δx k+σ2Δy k-εk求得拟合系数后，任意点P i的高程异常为ξi=σ0+σ1Δx i+σ2Δy i-σ3Δx i2+σ4Δy i2+σ5Δx iΔy i或为ξi=σ0+σ1Δx i+σ2Δy i当然还有基它一些方法：绘等高直线图法、解析内差法、滤波推估法，但这些方法在实际操作中计算量过大。
一种基于遗传神经网络算法的林区RTK—GPS技术
（ 当进化代数达到要求或最佳网络结构被发现时 ， ６） 算法
定位技术可以发挥其优越性 。而将 ＧＰ Ｓ这一先进的测量技术
过程结束 ， 最后一代中最好 的个体 ， 作为神经网络连接权值 ， 即 为要搜索的最佳神经网络模 型； 反之 ， 转第 ７步。 （ 从父代 中随机选择适 应值低 于平 均适应值的两个网 ７）
一
Ｂ Ｐ神经 网络通常具有 一个 或多个隐层 ，其 中隐层神经元 通常采用 Ｓｇ ｉ ｉｍｏｄ型传递 函数。理论 已经证明具有单隐层 的 Ｂ Ｐ神经 网络 ， 当隐层神经元数 目足够多时 ， 以以任意精度逼 可
近任 何 具 有 有 限 间断 点 的非 线 性 函数 。对 于 林 业 定 位 系 统 来
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
术进行动态 ＧＰ ， Ｓ 同时采 用遗传神经网络 算法， 自适应的修正误 差， 实际运行结果表 明该算法具有较好 的测量效果。
【 关键词 】 林区 定位；Ｔ 技术； ＲＫ 动态Ｇ Ｓ Ｐ； 遗传神经网 络算法
【 中图分类号 】Ｔ １３ 【 Ｐ８ 文献标识码 】 Ａ
【 文章编号 】 １０—６３ ００ ５ ６ — ２ ０３２７（ １ ０ — ４ ０ ２ ）
以通 过增加隐层中的神经元数 目来获得 ，对 于隐层的选取 ， 考 虑林 业定 位检测点间 ， 误差 的变化呈现连续 非线性 ， 而非不连
（ 在每个隐含层节点数 、 ２） 粒度 位数 、 权值的取值范围内 ， 随机地产生 Ｎ ｐ个初始网络结构 ， 作为父代 。
组 由 检 测 点 三 维 坐 标 组 成 的 测 量 数 据 集 Ｔ ａｎ ｅ＝ ｒｉｓｔ
Ｎ
｛ ｐｙ， ，｝ 用于训练神经网络以获得 Ｒ Ｋ定位误差模 （ ， ｚ） ｘ ｐ Ｔ
遗传神经网络在GPS高程转换中的应用研究
，
镄 恕
（ 广东省测绘产品质量监督检验中心， 广州 ５０７ 广东 １０５）
摘 要 ： 对神 经网络在 Ｇ Ｓ高程 转换过程 中易陷入 局部 极 小解等 问题 ， 出 了将遗 传算 法和神 经 网络相 结合 针 Ｐ 提 的方 法 ， 并讨论 了遗传神 经 网络模 型结构及 算 法 ， 通过 实例 分析 ， 证 了该 方 法不仅 能克 服神 经 网络 收敛 速度 验
第３ ４卷 第 ２期
２ １年 ４ 月 ０１
测 绘 与 空 间 地 理 信 息
ＧＥ ＯＭＡＴ Ｃ Ｉ Ｓ＆ Ｓ ＡＴＡ ＮＦ ＭＡＴＯＮ ＥＣ Ｐ Ｉ Ｌ Ｉ ＯＲ Ｉ Ｔ ＨＮＯ ＯＧ Ｌ Ｙ
Ｖ０ ． ４． ． １３ Ｎｏ ２
Ａｐ ．，２ １ ｒ ０１
遗 传 神 经 网络 在 ＧＰ Ｓ高 程 转 换 中的应 用 研 究
Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｒｖｎ ｅ Ｇｕ ｎ ｚ ｏ １ ０５， ｈｎ ） ａ ｇ ｏ ｇＰ ｏｉｃ ， ａ ｇ ｈ ｕ５０ ７ Ｃ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｅｔ ｇｉ ｔ ｏ ａ ｐ ｉ ｌ ｏｕ ｉ ｎ ｔ ａ ｅ ｒ ｅｗ ｒ ｇ ｒ ｈ ｆｃ ｓｗｈ ｎ ｕ ｅ ｎ ＧＰ ｅ ｓ ｔ ｏ － ｓｒ ｃ ：Ｔ ｏ ｖ ｒ ｂ ｅ ｏ ｔ ｎ ｎ ｏｌ ｃ ｌｏ ｔ ｈ ｇ ｉ ｍａ ｓ ｌ ｔ ｔｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｏｉ ｍ ａ ｅ ｅ ｓ ｄ ｉ Ｓ ｈ ｉ ｈ ｎ ｏ ｈ ｌ ｌ ｔ ｃ
基于GPS的高程拟合方法研究
基于GPS的高程拟合方法研究随着GPS技术的发展和应用的广泛，越来越多的地理信息可以通过GPS定位得到。
其中一个重要的应用领域是高程测量。
GPS可以提供三维空间中点的经纬度和高程信息，但是由于多种因素的影响，GPS测得的高程数据存在一定的误差。
为了改善GPS高程数据的精度，需要进行高程拟合。
高程拟合是利用已知高程数据来估计未知位置的高程值的过程。
在拟合过程中，需要考虑空间相邻点之间的高程关系。
常见的高程拟合方法有以下几种：三角网法、克里金插值法、多项式拟合法等。
三角网法是一种比较常用的高程拟合方法。
该方法基于三角形相似原理，根据邻近点之间的距离和高程差，估计未知点的高程。
三角网法可以通过建立三角形网格来进行高程插值，并且可以根据实际情况调整三角形的形状和大小，以适应不同的地形。
克里金插值法是一种基于空间半变函数的高程拟合方法。
该方法通过计算样本点之间的相互关系来估计未知点的高程。
在克里金插值法中，可以通过拟合半变函数来对空间点之间的关系进行建模，从而提高拟合效果。
该方法的优点是可以考虑样本点之间的相关性，并且可以根据样本点的权重进行拟合。
多项式拟合法是一种简单但有效的高程拟合方法。
该方法通过拟合多项式曲线来估计未知点的高程。
多项式拟合法可以根据实际情况选择合适的多项式阶数，以适应不同的地形。
该方法的优点是计算简单，但需要充分考虑样本点的分布和拟合误差。
高程拟合是一种基于GPS数据的高程估计方法。
常见的高程拟合方法包括三角网法、克里金插值法和多项式拟合法。
这些方法可以根据实际情况选择合适的方法，并结合其他辅助数据来提高高程数据的精度。
基于遗传算法优化的径向基神经网络在矿区GPS高程转换中的应用
＋
Ｒｅ ｎ ｆ ｎ ｎ ｇ ｎｇ ｎ Ｄｏ ｇｅ ｇ ａ ｄ Ｘｕ Ａｉｏ
（ ｃｏｌｆＧ ｏ ａｉ ，ｉｏ ｉ ｅｈ ｉ ｌ ｎ ｅ ｉ ， ｕ ｉ １３ ０ ） Ｓｈｏ ｅｍ ｔｓ Ｌａ ｎｎ Ｔｃｎｃ ｉ ｒ ｔ Ｆ ｘｎ ０ ０ ｏ ｃ ｇ ａ Ｕ ｖ ｓｙ ２ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉｉｇａｅ ，ｈ ａ ｆ ｏｍ ｌ ｅｇｔ ｎ ｅｄ ｔ ｅ ｈ ａｅｕｅ ｕｌ ｍ ｄ ｌ ｉ ａ ｉ ｓ ｒ ｃ ｎａｍ ｎｎ ｒａ ｔｅｄ ｔ ｏ ｒ ａ ｈ ｉ ｄｇｏ ｅ ｃｈ ｉ ｔ ｒ ｓｄｔ ｂ ｉ ｏ ｅ ｗｔ Ｒ ｄ ｌ ａ ｎ ｈａ ｉ ｇ ｏ ｄ ｈ ａ
第 ３ 卷 第４ ２ 期
２０ １ ２年 ８月
大 地 测 量 与 地 球 动 力 学
Ｊ ＵＲＮＡＬ Ｏ ＥＯ Ｓ Ｏ Ｆ Ｇ ＤＥ Ｙ ＡＮＤ Ｇ ＯＤＹＮＡＭＩ Ｓ Ｅ Ｃ
Ｖｏ ＿ ２ Ｎｏ ４ ｌ３ ． Ａｕ ．， ２ ｇ ２０１
文章编 号 ：６ １５ ４ （ ０ ２ ０ －１３０ １７ －９ ２ ２ １ ）４０ ０ －４
ｂ ｙ ＲＢＦ ｎ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒｔ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓｍｏ ｅ ａ ｐｒｐｒａ ｅ ｔ ｃ ｉｖ ｈ ｓ ｔａ ｆ ｒ ｔｏ ｅ ｗｏ ｋ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅｉ ｌｏ ｉ ｈ ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｉ ｒ ｐ ｏ ｉｔ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｉ ｒ ｎｓｏ ｍａ ｉｎ．
GPS高程转换的神经网络方法分析
GPS高程转换的神经网络方法分析摘要：在转换gps高程与水准测量高程中，通过分析几种常算法模型的不足，提出用人工神经网络的bp算法进行转换，并介绍了神经网络的工作原理、bp算法的学习过程以及对标准bp算法的改进lmbp。
以一个具体实例证明改进的bp算法的确可以提高转换效率，大大减少网络训练时间。
关键词：gps高程转换神经网络标准bp算法 lmbp中图分类号：tn711 文献标识码：a 文章编号：0. 引言ｇｐｓ定位技术自问世以来,以其精度高,速度快,操作简便等诸多优点受到测绘界的广泛关注。
国内外大量的实践表明,利用ｇｐｓ进行平面相对定位的精度能够达到±(0.1～1)ｍｍ×106ｄ甚至更高,这一点常规测量技术难以比拟。
但是,ｇｐｓ测量经过平差处理,所得到的高程是相对于ｗｇｓ—84椭球的大地高h,在实际工程应用中使用的是水准高(正常高)h,因此,在工程应用中应将大地高h转换为水准高程ｈ,两者之间的差值称为高程异常ξ。
其关系如下：h=h-ξ，用图形表示则如图1所示：图1 大地高与正常高的关系ｇｐｓ测量经过平差、转换,如能获得高精度的水准高程值ｈ,则可部分地节约工作量及其繁重的水准测量,其经济效益是非常可观的。
目前转换ｇｐｓ高程的方法有很多种,常用的比较传统的有以下几种数学模型：（1）多项式曲面拟合模型这种模型是在拟合区域内的水准重合点之间,按削高补低的原则平滑出1个多项式曲面来代表拟合区域的似大地水准面,供内插使用。
拟合范围越大,高程异常的变化越复杂,所得结果的误差也越大。
同时,由于二阶多项式函数几何表示为一“抛物单曲面”,所以如果高程异常图像鞍部、水波浪形等存在多个凸凹面时,用1个二阶多项式函数就无法以数学形式表示。
并且该模型对于高程异常变化较大的测区来说很难适应,因此适用范围受到限制。
（2）多面函数拟合模型多面函数拟合是一种纯数学曲面逼近方法,它的出发点是在每个数据点上同各个已知数据点分别建立函数关系。
基于GPS的高程拟合方法研究
基于GPS的高程拟合方法研究基于GPS的高程拟合是一种利用全球定位系统（GPS）数据来精确测量地表高程的方法。
这项技术已经在地形测量、地质勘探、环境监测等领域得到了广泛应用。
随着GPS技术的不断发展和完善，基于GPS的高程拟合方法也在不断地进行研究和改进。
本文将探讨目前基于GPS的高程拟合方法研究的最新进展和发展趋势。
一、基于GPS的高程拟合原理基于GPS的高程拟合方法是通过GPS接收机接收来自卫星的信号，并利用卫星信号的时间延迟来计算地面点的三维坐标。
然后，利用这些三维坐标来拟合地表的高程。
通常情况下，我们需要大量的GPS数据来进行高程拟合，以获得更加精确和准确的结果。
在进行高程拟合时，需要考虑大气延迟、卫星轨道误差、接收机钟差等因素，以确保拟合结果的准确性和可靠性。
近年来，基于GPS的高程拟合方法的研究得到了广泛的关注和深入的探讨。
在研究中，学者们提出了多种改进和优化的方法，以提高高程拟合的精度和稳定性。
1. 基于大气延迟的高程拟合方法大气延迟是影响GPS高程测量精度的重要因素之一。
在传统的高程拟合方法中，往往需要进行大气延迟的校正。
研究人员提出了一种基于大气延迟的高程拟合方法，通过利用大气延迟的空间分布特性来进一步提高高程拟合的精度和可靠性。
该方法在实际的高程拟合中取得了良好的效果。
在GPS信号传播过程中，经常会发生多路径效应，即信号在传播过程中会发生反射和折射，从而导致信号路径的不确定性。
研究人员提出了一种基于多路径效应的高程拟合方法，通过分析和抑制多路径效应，进一步提高了高程拟合的精度和稳定性。
卫星的运动状态对GPS信号的接收和处理过程有重要的影响。
研究人员提出了一种基于卫星运动状态的高程拟合方法，通过对卫星运动状态的精确建模和预测，进一步提高了高程拟合的精度和可靠性。
随着GPS技术的不断发展和完善，基于GPS的高程拟合方法也在不断地进行改进和优化。
未来，基于GPS的高程拟合方法的研究将面临以下几个发展趋势：1. 精度和稳定性的提高未来的研究将进一步提高高程拟合的精度和稳定性。
神经网络在GPS高程拟合中的应用
神经网络在GPS高程拟合中的应用神经网络在GPS高程拟合中的应用摘要：本文介绍了神经网络在GPS高程拟合中的应用，包括神经网络模型的构建、数据集的准备、模型训练及测试等流程。
通过实验验证，神经网络模型在GPS高程拟合中具有良好的适应性和精确度，能够有效地解决GPS高程精度不够高的问题。
第一部分：引言随着GPS技术的不断发展，越来越多的GPS数据被应用到各行各业中，其中高程数据也逐渐成为热点话题。
然而，由于受多种因素的影响，GPS高程数据存在较大误差，这给高程拟合造成了很大的困难。
为了提高GPS高程数据的精确度，本文提出了利用神经网络进行高程拟合的方法。
第二部分：神经网络模型的构建本文采用了三层前馈神经网络模型，具体包括输入层、隐层和输出层。
其中输入层大小为4，分别是经度、纬度、时间以及GPS 高程数据，输出层大小为1，表示高程拟合值。
隐层可根据实验需要修改。
第三部分：数据集的准备为了构建神经网络模型，需要准备大量的高程数据进行训练。
本文选取了美国国家地理空间情报局（NGA）提供的高程数据，并进行了预处理和划分，分为训练集、验证集和测试集。
其中训练集和验证集用于模型训练，测试集则用于模型测试和评估。
第四部分：模型训练及测试在模型训练中，本文采用了反向传播算法及随机梯度下降法进行神经网络模型的优化和训练，并通过交叉验证的方式调节模型参数，以充分利用数据集进行训练。
在模型测试中，本文采用了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标，评估了模型的预测精度和拟合能力。
第五部分：结果与讨论实验结果表明，神经网络模型在GPS高程拟合中具有很好的适应性和准确度。
在测试集上，MSE为，MAE为，表明模型预测误差很小，能够很好地拟合GPS高程数据。
同时，在模型构建过程中，可根据实验需要进行网络结构、数据处理和参数调节等优化，以进一步提高模型的精确度和适用性。
第六部分：结论本文基于神经网络技术，提出了一种利用GPS数据进行高程拟合的方法，并进行了大量实验验证。
基于遗传算法的GPS高程转换
２ 遗传算 法的基本 思想
遗传算 （ ｎｔ ｌ ｒｌ 简称 Ｇ ｇ在 １７ 由 ｅ ｃ ｇ ｉ 璐， ｇ ｅｉ ａ ０ｔｒ Ｉ Ａ） ９ ５年
［ 收稿日期】 ２０ — ８ ２ ． ０５ ０ — ９
ｖｍｔ，ｃｉ ０８ ， ｈ ａ ｅ ｉ Ｂｉ １ ０３ Ｃ ｉ ） ｙ ｊ ０ ｇ ｎ ｎ
Ａｅ ｔｃ：Ｔ ｅｐｐｒ ｍ ｉ ｅｍ ｔ ｄｏ ｇｎｔ １０ｔｒ ｉ Ｇ Ｓｈｉ ｔ ｏｖｒ ｏ，ｏ ｂｎ ｇＧ Ｓｓｒ ｙ ｇｒ ｕ ｓ ｌｒａｔ ｈ ａｅ ｄ ｄｔ ｅ ｏ ｆ ｅｅｃａ ｒＩ ｎ Ｐ ｅ ｎｅ ｉ ｃｍ ｉｎ Ｐ ｕｖ ｉ ｓ ｔ ． ｓ ｅ ｈ ｈ ｉ ｇｉ璐 ｌ ｈ ｇ ｃ ｓｎ ｉ ｅｎ ｅ ｌ
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第 ｌ 卷第 ２ ２ 期 ２Ｏ Ｏ６年 ２月
水利科技 与经济
Ｗ ａｅ ｏ ｓｒａ ｃ ｃｅ ｃ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙａ ｄＥ ｏｏ ｙ ｔｒＣ ｎｅｖｎ ｙ Ｓ ｉｎ ｅａ ｅ ｈ ｏｏ ｃ ｎ ｍ ｎ ｇ ｎ
ｖ０．２ Ｎ ． １１ ｏ ２ Ｆｂ２ Ｏ ｅ ．０ ６
自 动机和进 化计算 等 ， 由于它们 模 拟某一 自然 现象 或过
程 而发展起 来 的 ， 具有 适 于 高度 并行 与 自组 织 、 并 自适
代演化产生出越来越好的近似解。
３ 遗传算法的神 经网络权值 学 习
基于遗传算 法的神经网络权值 学习 的基 本原理 是用
应、 自学习等特点 ， 引起人们 的极大 兴趣。其中遗 传算法
基 于 遗 传 算 法 的 ＧＰ 高 程 转 换 Ｓ
高 宁 吴 良才Ｌ２ 高彩 云 ， ，
（． １东华理工学院 ， 江西 抚州 ３ ００ ２ 中国矿业大学 北京 校区 ， ４ ０； ． ４ 北京 １ ０３ ０８ ） ０
基于神经网络的GPS高程转换
基于神经网络的GPS高程转换
刘硕;张力仁
【期刊名称】《地矿测绘》
【年(卷),期】2009(025)002
【摘要】GPS测量所提供的高程为相对于WGS-84椭球的GPS大地高,而国内使用的是正常高.大地高等于正常高与高程异常之和,要使GPS高程在实际工程中得到应用,就必须先求出高程异常,进而获得正常高.为此,提出一种改进的BP网拓扑结构和算法来转换GPS高程为正高或正常高,并用GPS的实测数据样本进行计算和分析.结果表明,利用神经网络方法转换的GPS高程的精度比常用的二次多项式曲面拟合法高,且转换精度也较稳定.
【总页数】4页(P7-10)
【作者】刘硕;张力仁
【作者单位】昆明理工大学,国土资源工程学院,云南,昆明,650093;辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁,阜新,123000
【正文语种】中文
【中图分类】P228.4
【相关文献】
1.基于遗传算法和模糊神经网络的矿区GPS高程转换 [J], 刘玉婵;张书毕
2.基于重力场模型和神经网络融合的大范围测区 GPS 高程转换方法 [J], 孙腾科;赵杏杏;张永磊
3.基于遗传算法优化的径向基神经网络在矿区GPS高程转换中的应用 [J], 任东风;徐爱功
4.基于广义回归神经网络的GPS高程转换 [J], 王新志;祝明坤;曹爽
5.基于EGM2008和BP神经网络的GPS高程转换方法研究 [J], 徐炜;严超;刘扬;杜文选;周鹏
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转换GPS高程的遗传神经网络方法
转换GPS高程的遗传神经网络方法
吴良才;危志明
【期刊名称】《测绘科学技术学报》
【年(卷),期】2007(24)4
【摘要】遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息.把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程.并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值.【总页数】3页(P244-246)
【作者】吴良才;危志明
【作者单位】东华理工大学,地球科学与测绘工程学院,江西,抚州,344000;东华理工大学,地球科学与测绘工程学院,江西,抚州,344000
【正文语种】中文
【中图分类】P228
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1.基于遗传神经网络的GPS高程转换方法 [J], 吴良才;危志明
2.平坦地区转换GPS高程的混合转换方法 [J], 胡伍生;华锡生;张志伟
3.遗传神经网络在GPS高程转换中的应用研究 [J], 钟少忠
4.关于GPS高程转换方法研究及精度的分析 [J], 缪祥柱
5.基于MATLAB的遗传神经网络在GPS高程转换中的应用 [J], 曾政祥;吴良才;周玲;危志明
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GPS高程的神经网络转换方法
GPS高程的神经网络转换方法王小红;胡兵华;龚微【期刊名称】《江西科学》【年(卷),期】2012(030)003【摘要】In this paper, A conversion of GPS height to normal height by means of neural network is proposed. The topological structure and the algorithm of the BP neural network are presented. Calcu- lated and analyzed by the measured data of GPS, the estimation precision to centimeter, and the pre- cision is relatively stable, the number of the known sample points requiring less.%探讨了用神经网络方法转换GPS大地高为正高或正常高,给出了一种改进的BP神经网络拓扑结构和算法,并用GPS实测资料数据进行了计算分析,估算精度达到厘米级,且精度比较稳定,已知样本点的数量要求较少。
【总页数】4页(P308-310,415)【作者】王小红;胡兵华;龚微【作者单位】江西省交通设计院,江西南昌330002;江西省交通设计院,江西南昌330002;江铃汽车集团江西工程建设有限公司,江西南昌330001【正文语种】中文【中图分类】P226【相关文献】1.基于遗传神经网络的GPS高程转换方法 [J], 吴良才;危志明2.径向基神经网络GPS高程转换方法 [J], 杨金玲;曹先革;曹先密3.关于GPS高程转换方法研究及精度的分析 [J], 缪祥柱4.基于神经网络的GPS高程转换方法——吴良才等，工程勘察，2004（2） [J],5.基于EGM2008和BP神经网络的GPS高程转换方法研究 [J], 徐炜;严超;刘扬;杜文选;周鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的转换GPS高程的新方法
基于神经网络的转换GPS高程的新方法胡伍生;沙月进【期刊名称】《东南大学学报（英文版）》【年(卷),期】2003(019)001【摘要】The adjusted GPS height is the height above the surface of the WGS-84 ellipsoid . It is necessary to convert a GPS height into a normal height in engineering. The conicoid fitting method (CFM) and the neural networks method (NNM) are used for this purpose, but each of them has its advantages and disadvantages. After studying these two methods, a new method (abbr. CF&NNM) is conceived. The procedure of theCF&NNM is introduced. A practical engineering example is used to study these three different methods. The results by the three methods are listed. The CF&NNM method can produce better results than either the CFM or the NNM in deri ving normal height from GPS height. The theory of the CF&NNM method is analyzed.%GPS高程是相对于WGS-84椭球体的大地高,因此,在工程应用中,G PS高程需要转换为正常高.转换GPS高程通常采用二次曲面拟合法(CFM)和神经网络方法(NNM) ,但这2种方法各有优缺点.在研究了这2种方法之后,提出了一种转换GPS高程的新方法,该方法综合了上述2种方法的优点,故取名为"CF&NNM"方法.介绍了CF&NNM方法的思路和计算过程.通过一个工程实例,列出了上述3种方法的数据处理结果,新方法效果最好.对CF&NNM方法进行了理论分析.【总页数】5页(P53-57)【作者】胡伍生;沙月进【作者单位】东南大学交通学院测绘工程系,南京,210096;东南大学交通学院测绘工程系,南京,210096【正文语种】中文【中图分类】P228因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种实用的GPS坐标及高程同步转换方法
一种实用的GPS坐标及高程同步转换方法张兴福;沈云中【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2011(31)3【摘要】The synchronous transformation method of GPS coordinate and height based on GPS control network three-dimension constraint adjustment theory is given out. The steps of the method are as follows. At first, the baseline vector between two points is calculated from the three-dimension rectangular coordinate of GPS points, and the rotation parameters, scale parameter and the coordinate parameters in state coordinate system are also regarded as the unknown parameters, the coordinate and height transformation of GPS points are completed through the common points constraint. Finally, a case of GPS control network is used to test the method. The results show that the method is flexible, effective, and the transformation accuracy of coordinate and height are also well.%基于GPS控制网三维约束平差基本原理,提出一种GPS坐标及高程同步转换方法,即先由GPS点的空间直角坐标反算点间基线向量,再将旋转参数、尺度参数以及国家坐标系中的坐标作为待估参数,通过附加公共点约束进行坐标及高程转换.利用工程实例数据对该方法进行了试验,结果表明:该方法非常灵活、有效,其坐标及高程转换精度良好.【总页数】6页(P63-68)【作者】张兴福;沈云中【作者单位】广东工业大学测绘工程系,广州510006;同济大学测量与国土信息工程系,上海200092【正文语种】中文【中图分类】P226+.3【相关文献】1.GPS高程测量与高程转换方法 [J], 杨蕾;丁红2.一种实用的坐标转换方法研究 [J], 任海波;焦灵侠;郭敏3.GPS控制测量的一种坐标转换方法 [J], 徐源强;高井祥;张丽4.一种工程中实用的WGS-84到BJ-54坐标系转换方法 [J], 刘缨5.GPS测量大地高在GPSurvey软件中的高程转换方法 [J], 张富因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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长期 以来 ，工 程 应 用 领 域 只是 利 用 了 Ｇ Ｓ测 Ｐ
Ｂ Ｐ神经网络 （ ａｋｐｏａａｏ ，误差反 向传 ｂｃ ｒ ｇｔｎ ｐ ｉ
仅具有一定的理论 意义 ，而且具有非 常重要 的现 播多层前馈神经网络）结构如图 １ 所示。
ｌｏ ｏ
桂
林
理
工
大
学
学
报
２１ ００正
② 提供学习样本对 （ 输入和预期 输出值 ） 也 适应能力 ，从而构造 出进化 的神经 网络。利用遗 ， 就是给出顺序赋值的输入向量 Ｘ（ Ｙ 和对应 的预 传算法进化神经 网络权值的一般步骤 ： ｉ ） ， 期输 出向量 ， 中下标 ｉ 其 为第 ｉ 个样本或输人模
广 泛 的应 用 ，取 得 良好 的 效 果 ，并 逐 步 成 为 重 要 小 化 ，具体 算法 如下 ：
① 初始化权值 Ｗ和域值 ０ ，即把所有权值 和 ＧＳ Ｐ 高程转换 ，能进一步提高 Ｇ Ｓ Ｐ 高程转换精度 。 域值都设置成较小的随机数。
的智能算法之一。遗传算 法结合神经 网络运用 于
关键词 ：Ｇ Ｓ 地高 ；遗传 算法 ；神经 网络 ；Ｇ Ｓ 程转换 Ｐ大 Ｐ高
中 图分 类号 ：Ｐ ２ ． ２８４ 文献 标志码 ：Ａ
１ 基 于遗 传 神经 网络 的 Ｇ Ｓ高 程转 Ｐ 提供三维坐标 的优越性。要想使 Ｇ Ｓ高程在工程 换方法 Ｐ
量中的平面位置信息 ，未能充分发挥 Ｇ Ｓ测量可 Ｐ 实际 中得到应用 ，必须实现 Ｇ Ｓ大地高 向我 国实 １ １神 经 网络结 构与 算法 Ｐ ． 用高程 的转换 。因此 ，Ｇ Ｓ测量 正常高 的研究 不 Ｐ
于其输入 ， 隐含层有 ｎ 个单元 ， 。 输入层有 凡 个单元。 确定染色体的数 目。如果 网络结构与学习规则 已
—பைடு நூலகம்
Ｉ
＝
厂 ∑Ｗ ）０ ≤ｎ 一 ； （） （ ｉ ｊ — ， ≤ １ １
ｉ ＝０
ｎ． Ｉ 一
＝
经确定 ，则每个染 色体对应 一个权 值和阈值取特 ② 计算适应度函数。对所产生的神经 网络计
函数 。误 差越 大 ，则适 应度 越小 。
定值的一个神经网络。 算它的误差 函数 ，然后采用某种变换作 为适应度 ③ 选择若干适应度 函数值最大 的个体，直接 遗传给下一代 。 ④ 利用选择 、交叉和变异等遗传算子对群体 进行 处理 ，产 生下 一代群 体 。
∑
一 。 ）
，
软件多用 Ｇ Ｓ水准，并使用二次多项式 曲面进 行 Ｐ 拟合的方法。这种方法克服 了传统方法计算 高程 异常精度低 、难 以满 足实用要求 的缺 陷。但这种 方法对似大地水准面 （ 大地水准面 ）作了某种人
为 的假设 ，必 然 会 产 生 模 型 误 差 。 近 年来 有 些 学
） ， ） 输 入层（－ ） ３
图１ Ｂ Ｐ神 经 网络 的 结 构
Ｆｇ Ｓｒ ｃｕ ｅｏ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｉ．１ ｔｕ ｔｒ ｆＢＰ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ
模较大时 ，这种缺陷表现得尤为明显。 遗传算 法作 为一种新 的全局优 化搜 索算 法，
Ｂ Ｐ算法是一种快速下降的方法 ，它使用 了最
以其简单 通用 、鲁棒性强 、适于并行处理 、具 有 优化 方法 中最 普 通 的 一 种 沿 梯 度 下 降算 法 ， 目的 全局优化搜索功能等显著特点 ，在各个领域 得到 是 使实 际输 出 和 预期 的样 本 输 出之 间 的均 方 差 最
收 稿 日期 ：２ ０ ０ — ２ ０ ９— ３ ２
基 金项 目：地 球动力 学 国家重 点实 验室 开放基 金项 目 （ Ｅ ００ ） Ｌ Ｄ ５６ 作 者简 介 ：吴 良才 （９４ ） １６ 一 ，男 ，博 士 ，教授 ，研究 方 向 ：大 地测 量学 与测量 工程 。
引文格 式 ：吴 良才 ，危 志明 ．基 于遗传 神经 网络 的 Ｇ Ｓ 程转换 方法 ［ ］ 桂林理 工大 学学 报 ，２ １ ，３ （ ） ９— ０ Ｐ高 Ｊ． ００ ０ １ ：９ １２
第３ Ｏ卷 第 １ 期
２１ ００年 ２月
桂 林 理 工 大 学 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｉ ｎＵｎｖｒｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒａ ｆ Ｇｕｌ ｉｅｓｔ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｙ
ＶＤ． Ｏ Ｎｏ １ １３ ． Ｆ ｂ ２ １ ｅ． ００
文章 编号 ：１０ ０ ６—５ ４ （０ ０ １ ０ ９—０ ４ Ｘ ２ １ ）Ｏ —０ ９ ４
（） ２
④ 用递归算法从输出层开始逆向传播误差 ， 直
式。
① 随机产生一组分布。根据精度确定每个基 因子串长度，每个基 因子串对应一个权值 ，采用
③ 用 ５型函数和下列公式 计算各个隐含层 的 某种 编码 方 案对 每 个基 因 子 串进 行 编 码 ，然 后将 输出 和输出层的输出值 ， 输入层节点的输出等 这些基 因子串联起来构 成染 色体 ，根据群体规模
输 入变换 层
隐含层（ ５ ）
输 出变换层 输 出层（ １ Ｈ ） ＝ 高程异常 ＜
者采用神经网络 Ｂ Ｐ算法转换 Ｇ Ｓ高程 ，Ｂ Ｐ Ｐ算法 虽然具有简单 、可塑等特点 ，但它是一种 梯度下 降搜索方法 ， 还存 在收敛速度 慢、容易 陷入局部
最优 、有 时找不 到 全 局 最 小 值 等 缺 点 ，在 网 络 规
基 于 遗传 神 经 网络 的 ＧＰ 程转 换 方法 Ｓ 高
吴 良才 ，危志 明
（ 华理 工大学 地球科 学 与测绘 工程 学 院 ，江西 抚州 东 ３４０ ） ４． ０ ０
摘
要：将遗传算法和神经网络智能技术相结合，利用神经网络作为模型，以遗传算法作为权值进化
算法进行 Ｇ： Ｉ ￣ ３高程转换，提出了该算法的基本思想和算法实现过程，并通过实例进行计算 ，结果表明 该算法用于 Ｇ ｓ Ｐ 高程转换具有较好的精度。