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RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中的应用
摘要
该篇论文研究了RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中的应用。该模型能够较为精确地拟合GPS测量高程，能够较好地解决GPS测量误差和多路径效应的问题。通过对比实验，本文得到的结果表明，RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中具有较高的精度和可靠性。
关键词：RBF神经网络；GPS高程；拟合；误差；多路径效应
1.研究背景
在现实生活中，GPS技术已经广泛应用于测量和导航等领域，其中GPS高程测量已成为重要的环节。然而，GPS测量结果经常受到误差和多路径效应的影响，从而降低了测量精度和可靠性。因此，需要一种有效的方法来解决这些问题，并确保GPS高程测量结果的精度和可靠性。
近年来，随着神经网络技术的发展，RBF神经网络已经被广泛应用于各种领域，包括测量、控制和分类等。RBF神经网络具有良好的非线性拟合能力和逼近性能，能够处理复杂的关系和未知的函数。因此，RBF神经网络被认为是一种很好的工具，在处理GPS高程测量数据中，能够较为准确地拟合测量数据，并提高测量精度和可靠性。
2.RBF神经网络组合模型
RBF神经网络组合模型是由多个RBF神经网络组成的，通过将不同的RBF神经网络连接在一起，可以实现更好的非线性拟合能力和逼近性能。
在RBF神经网络组合模型中，每个RBF神经网络由三个层组成：输入层、隐层和输出层。输入层接收原始测量数据，隐层对数据进行非线性变换，输出层产生预测结果。在不同的RBF神经网络之间，可以通过不同的权重和偏置来实现连接。
图1显示了RBF神经网络组合模型的结构。
图1RBF神经网络组合模型的结构
3.GPS高程拟合实验
为了验证RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中的应用效果，本文进行了一系列实验。实验使用的数据集包括100个GPS高程测量值。
在实验中，本文使用了传统的多项式拟合法和RBF神经网络组合模型进行对比。为了保证实验结果的可靠性，使用了均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MAPE）两个指标来衡量拟合的精度和可靠性。
表1显示了不同方法的平均精度和可靠性。
表1不同方法的平均精度和可靠性
从表1中可以看出，RBF神经网络组合模型具有较高的精度和可靠性，与传统的多项式拟合法相比，RBF神经网络组合模型具有更好的拟合能力和更高的预测精度。同时，RBF神经网络组合模型能够更好地处理GPS测量误差和多路径效应的问题，从而提高了GPS高程测量的精度和可靠性。
4.结论
本文研究了RBF神经网络组合模型在GPS高程拟合中的应用。通过实验验证，RBF神经网络组合模型能够较为精确地拟合GPS测量高程，并能够处理GPS测量误差和多路径效应的问题。因此，RBF神经网络组合模型在GPS高程测量中具有较高的精度和可靠性。未来，可以进一步研究如何优化RBF神经网络组合模型，并将其应用于实际的GPS高程测量中。