| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 GPS 高程转换问题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 GPS 高程与公路高程控制测量 | 第14-22页 |
| 2.1 GPS 高程测量 | 第14-15页 |
| 2.2 高程系统 | 第15-16页 |
| 2.2.1 大地高程系统 | 第15页 |
| 2.2.2 正高系统 | 第15-16页 |
| 2.2.3 正常高 | 第16页 |
| 2.3 公路高程控制测量 | 第16-19页 |
| 2.3.1 高程控制测量的重要性 | 第17页 |
| 2.3.2 高程控制测量的现状 | 第17-18页 |
| 2.3.3 公路高程测量精度要求 | 第18-19页 |
| 2.4 GPS 控制布网等级 | 第19-21页 |
| 2.4.1 GPS 布网等级划分 | 第19页 |
| 2.4.2 GPS 网布设原则 | 第19-20页 |
| 2.4.3 GPS 公路控制网的建立 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于神经网络的 GPS 高程转换 | 第22-36页 |
| 3.1 样本数据归一化 | 第22-23页 |
| 3.2 基于神经网络的 GPS 高程转换 | 第23-26页 |
| 3.2.1 基于反向传播（BP）神经网络的 GPS 高程转换 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于径向基（RBF）神经网络的 GPS 高程转换 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于广义回归（GRNN）神经网络的 GPS 高程转换 | 第25-26页 |
| 3.3 基于神经网络的 GPS 高程转换计算实例 | 第26-35页 |
| 3.3.1 归一化 | 第28-31页 |
| 3.3.2 基于神经网络的 GPS 高程转换计算结果 | 第31-34页 |
| 3.3.3 转换结果对比分析 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于最小二乘配置法的 GPS 高程转换 | 第36-43页 |
| 4.1 最小二乘配置法 | 第36-37页 |
| 4.2 最小二乘配置法的 GPS 高程转换 | 第37-40页 |
| 4.3 协方差函数的选择对转换精度的影响 | 第40-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 公路高程控制测量中 GPS 高程转换精度分析 | 第43-50页 |
| 5.1 GPS 高程转换精度分析 | 第43-46页 |
| 5.1.1 GPS 采集数据的误差分析 | 第43-44页 |
| 5.1.2 已知水准点的联测精度 | 第44页 |
| 5.1.3 转换误差 | 第44-46页 |
| 5.2 高程转换应用实例 | 第46-49页 |
| 5.2.1 工程概况 | 第46-48页 |
| 5.2.2 基于神经网络高程转换实验结果 | 第48-49页 |
| 5.3 小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本次研究总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 硕士期间发表的论文及参与的项目 | 第56页 |
