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基于卡尔曼BP网络的施工高度测量方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题研究的背景第11-12页
    1.3 课题研究的意义及目标第12-13页
    1.4 高度测量方法的研究现状第13-16页
        1.4.1 主要的高度测量方法第13-14页
        1.4.2 测量方法中存在的问题第14-16页
    1.5 研究方法及章节安排第16-17页
        1.5.1 研究方法第16页
        1.5.2 章节安排第16-17页
    1.6 本章小结第17-19页
第二章 GPS定位原理及高程误差分析第19-27页
    2.1 引言第19页
    2.2 GPS卫星的瞬时位置计算第19-21页
        2.2.1 卫星在轨道平面坐标系中位置计算第19-20页
        2.2.2 卫星在地球坐标系中瞬时位置计算第20-21页
    2.3 GPS定位测量原理第21-23页
        2.3.1 伪距测量原理第21-22页
        2.3.2 系统观测方程的建立第22-23页
    2.4 GPS高程测量原理及误差分析第23-24页
    2.5 本章小结第24-27页
第三章 气压测高原理及误差分析第27-39页
    3.1 引言第27页
    3.2 气压高度计测量原理第27-29页
        3.2.1 国际标准大气第27页
        3.2.2 气压高度转换公式第27-29页
    3.3 气压高度测量原理及误差分析第29-31页
        3.3.1 气压高度测量原理第29-30页
        3.3.2 原理性误差分析第30页
        3.3.3 测量误差分析第30-31页
    3.4 BP神经网络理论第31-36页
        3.4.1 BP神经网络简介第31-32页
        3.4.2 激活函数第32-33页
        3.4.3 输入样本归一化处理第33页
        3.4.4 BP神经网络学习算法第33-36页
    3.5 BP神经网络模型的建立第36-37页
        3.5.1 隐含层神经元数选取以及初始权值、阈值的设定第36-37页
        3.5.2 期望误差以及学习率的确定第37页
    3.6 本章小结第37-39页
第四章 组合测高系统数据融合方法研究第39-47页
    4.1 引言第39页
    4.2 高度测量系统数据处理方案的选择第39页
    4.3 数据融合技术第39-43页
        4.3.1 数据融合技术概述第39-40页
        4.3.2 离散卡尔曼滤波方程推导第40-43页
    4.4 基于高处作业平台卡尔曼滤波模型的建立第43-44页
        4.4.1 高处作业平台施工过程动力学方程的建立第43-44页
        4.4.2 基于高处作业平台卡尔曼滤波模型的建立第44页
    4.5 测量数据处理模型的建立第44-46页
        4.5.1 测量数据处理模型建立的总体方法第44-45页
        4.5.2 测量数据预处理方法第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
第五章 卡尔曼BP网络误差修正模型的实验验证第47-61页
    5.1 引言第47页
    5.2 高处作业平台施工高度测量实验第47-50页
        5.2.1 实验设备介绍第47-48页
        5.2.2 实验原理第48-49页
        5.2.3 实验步骤第49-50页
    5.3 卡尔曼滤波模型的建立第50-54页
        5.3.1 模型建立的前期准备第50-53页
        5.3.2 卡尔曼滤波模型的建立第53-54页
    5.4 卡尔曼滤波与BP神经网络串联模型第54-58页
        5.4.1 BP神经网络结构的确定第55-56页
        5.4.2 BP神经网络的训练和测试第56-58页
    5.5 实验数据误差修正后的精度分析第58页
    5.6 本章小结第58-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 全文总结第61-62页
    6.2 创新点第62页
    6.3 展望第62-63页
参考文献第63-67页
作者简介第67页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

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