【摘 要】
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尽管GPS能提供高精度的三维坐标,然而由于GPS测定的高程是相对于参考椭球面的大地高,而不是测量中通常所需要的相对于似大地水准面的正常高。因此,如何将大地高转换为正常高
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尽管GPS能提供高精度的三维坐标,然而由于GPS测定的高程是相对于参考椭球面的大地高,而不是测量中通常所需要的相对于似大地水准面的正常高。因此,如何将大地高转换为正常高成为人们关注的一个焦点问题。在采用几何法进行区域高程异常拟合的研究中,利用GPS水准资料构建空间高程异常变化模型,最为常用的是函数模型法和基于函数模型与随机模型的综合拟合法,二者均有较好的拟合效果,但建模精度与函数模型及随机模型的选择有关。支持向量机(SVM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)理论的提出,为数据拟合研究提供了更为新颖的方法。基于上述研究背景,本文主要做了以下工作:1.对函数模型法中的多面函数中心节点的选择做了深入讨论,提出了具有“位置自适应”匹配特点的K均值聚类法。实验计算的结果表明,无论高程异常变化平缓区域还是起伏明显区域,均有较好的拟合效果。2.基于SVM理论,在高程异常变化复杂的条件下,对改善SVM模型拟合精度的回归算法进行了深入研究,提出了残差修正支持向量机回归算法,通过山区高程异常拟合实验,证明了该算法的有效性。3.针对LSSVM模型参数选择难问题,提出将遗传算法(GA)引入到LSSVM模型参数的优化选择中,避免了试算过程中的繁琐工作,提高了计算效率。4.结合LSSVM对小样本,非线性数据处理的优势,提出了“在线最小二乘支持向量机回归”算法,以提高模型的解算效率。
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