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基于BP神经网络的GPS高程异常拟合研究
基于BP神经网络的GPS高程异常拟合研究
摘要：随着卫星导航技术的不断发展，全球定位系统（GPS）已成为测量地球表面高程的重要方法之一。然而，由于环境因素和地形起伏等原因，GPS测量高程时会出现异常数据。本论文以BP神经网络为基础，对GPS高程异常进行拟合研究，以提高高程测量的精确度和可靠性。通过对样本数据的选择、数据预处理和模型构建的方法研究，在实验结果中取得了较好的拟合效果，证明了BP神经网络在GPS高程异常拟合中的应用潜力。
关键词：BP神经网络；GPS高程异常；拟合；数据预处理；模型构建
1.引言
全球定位系统（GPS）是一种使用卫星导航技术来确定地球表面位置的设备。在GPS测量中，高程是其中一个关键参数，对于测绘、工程建设和地质勘探等领域有着重要的应用价值。然而，由于环境因素、测量误差和地形起伏等原因，GPS测量高程时产生的异常数据会影响到测量结果的精确度和可靠性。因此，改进高程测量的方法对于提高GPS应用的准确度和可靠性至关重要。
2.BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较强的逼近能力和学习能力。它主要由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法对网络的连接权值进行训练和调整。BP神经网络在拟合问题中表现出良好的鲁棒性和泛化能力，是一种适合于GPS高程异常拟合的方法。
3.数据预处理
在使用BP神经网络拟合GPS高程异常之前，首先需要对输入数据进行预处理。数据预处理包括数据清洗、数据标准化和数据划分，目的是减小数据集的噪声、提高网络训练的效果。通过对异常数据的剔除和缺失数据的填补，可以有效提高拟合的精确度和可靠性。
4.模型构建
在进行BP神经网络的模型构建时，需要确定输入层的节点数、隐藏层的节点数和输出层的节点数。对于GPS高程异常拟合问题，可以将高程异常作为网络的输出，将其他与高程相关的参数作为网络的输入，以实现对高程异常的准确预测。通过调整网络的结构和参数，可以改善拟合效果和提升网络的泛化能力。
5.实验结果与分析
通过对真实的GPS高程数据进行拟合实验，本论文验证了BP神经网络在GPS高程异常拟合中的应用潜力。实验结果表明，使用BP神经网络可以有效地拟合GPS高程异常，并取得较高的精确度和可靠性。与传统的拟合方法相比，BP神经网络能够更好地处理异常数据和噪声，并具备更好的拟合效果和预测能力。
6.结论
本论文基于BP神经网络的GPS高程异常拟合研究，通过数据预处理和模型构建的方法，对GPS高程异常进行了有效拟合，并取得了较好的实验结果。该研究表明，BP神经网络在GPS高程异常拟合中具有较强的应用潜力，并为提高高程测量的准确性和可靠性提供了新的方法和思路。
参考文献：
[1]徐涛,刘洪波,等.基于BP神经网络的GPS高程异常拟合研究.计算机应用研究,2020(6):46-50.
[2]YangL,WuC,ChenC,etal.EstimatingHeightAnomaliesfromGlobalPositioningSystem(GPS)DataUsingArtificialNeuralNetworks[J].RemoteSensing,2018,10(3):326.
注：以上参考文献仅为示例，具体参考文献需根据实际情况进行调整。