基于SVM的GPS高程拟合研究

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目前,GPS(全球卫星定位系统/Global Positioning System)测量技术日渐成为测量工作中应用最为广泛的重要技术之一,该技术具有高精度三维坐标定位、自动测量、全天候实时定位等突出特点。GPS测量是以 WGS-84参考椭球面为基准面,获取高精度的三维坐标,其高程系统是大地高高程系统。目前我国采用的高程系统是正常高高程系统。如果能够将 GPS测得的大地高准确、快速地转化为正常高,就可以替代相当部分的传统水准测量作业,具有非常大的经济效益。目前,使用精化的区域似大地水准面取得高精度的高程异常将GPS测得的大地高转换成正常高是最直接的方法,也是最好的办法。然而获得高精度的区域似大地水准面需要高精度的GPS观测数据、重力观测数据、地形数据和地球重力场模型,是一项繁琐、复杂的大工程。小单位或者小区域不具备上述条件的情况下,GPS高程拟合仍然是使用GPS获取正常高的一种较为方便、快速、经济的方法。  本文首先介绍了高程系统的概念及高程测量的基本原理,阐述了GPS高程转换的目的和意义,并针对目前主流的 GPS高程转换方法进行了探讨和研究。本文将高程异常获取的方法分为直接法和拟合法,对直接法和拟合法的原理进行了深入研究,并对国内外常用的三种直接法和常用的几种拟合法进行了总结,针对这三种直接法的适用范围进行了分析和探讨。其次针对SVM(支持向量机/Support Vector Machine)的基本原理进行了全面、深入、系统的介绍和研究,SVM在解决小样本、非线性问题上展现出许多特有的优势,将SVM运用到GPS高程拟合中可以在一定程度上弥补已知数据过少的缺陷。使用MATLAB软件进行程序编制,将支持向量机理论实际运用到 GPS高程拟合的数值计算中,通过与目前拟合精度相对较高的人工神经网络法进行对比、分析,发现SVM在不同的GPS高程/水准点分布情况下都能取得较好的高程拟合效果。最后介绍了支持向量机回归预测模型的几种参数寻优方法,并通过GPS高程拟合实例对这几种方法进行综合对比、分析,并给出具体的结论和建议,对工程高程测量具有一定的指导意义。
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