基于BP神经网络的GPS高程拟合模型及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文研究背景 | 第11-12页 |
| ·GPS高程转换方法 | 第12-14页 |
| ·神经网络应用 | 第14-15页 |
| ·本论文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 GPS高程基础理论 | 第17-33页 |
| ·高程系统及相互关系 | 第17-23页 |
| ·高程系统 | 第17-20页 |
| ·GPS测量中常用坐标系 | 第20-22页 |
| ·GPS高程转换 | 第22-23页 |
| ·GPS定位成果的转换 | 第23-25页 |
| ·同一坐标系下直角坐标与大地坐标转换 | 第23页 |
| ·WGS-84坐标转换为国家坐标系下坐标 | 第23-25页 |
| ·GPS水准精度评定 | 第25-28页 |
| ·GPS水准精度评定指标 | 第25-27页 |
| ·提高GPS水准精度的措施 | 第27-28页 |
| ·试验数据 | 第28-33页 |
| ·山区GPS数据 | 第28-30页 |
| ·平坦地区实验数据 | 第30-31页 |
| ·沿海地区试验数据 | 第31-33页 |
| 第3章 数值逼近法GPS高程拟合 | 第33-49页 |
| ·函数模型逼近法 | 第33-38页 |
| ·曲线拟合法 | 第33-35页 |
| ·曲面拟合法 | 第35-38页 |
| ·统计模型逼近法 | 第38-39页 |
| ·加权平均拟合法 | 第38页 |
| ·克里格(Kriging)模型 | 第38-39页 |
| ·综合模型逼近法 | 第39-40页 |
| ·最小二乘配置模型 | 第39页 |
| ·组合逼近模型 | 第39-40页 |
| ·移去恢复法 | 第40-42页 |
| ·多项式曲面拟合算例分析 | 第42-48页 |
| ·山区高程异常拟合实例 | 第42-44页 |
| ·平原地区高程异常拟合实例 | 第44-47页 |
| ·沿海地区试验数据拟合实例 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 神经网络BP算法GPS高程拟合研究 | 第49-65页 |
| ·神经网络模型 | 第49-53页 |
| ·生物神经元模型 | 第49-50页 |
| ·神经元模型 | 第50-51页 |
| ·神经网络模型 | 第51-52页 |
| ·神经网络的特性 | 第52-53页 |
| ·神经网络BP算法 | 第53-64页 |
| ·BP网络模型结构 | 第53-54页 |
| ·BP算法数学描述 | 第54-58页 |
| ·BP网络学习过程 | 第58-59页 |
| ·BP网络设计技巧 | 第59-60页 |
| ·BP网络的不足及改进 | 第60-64页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第64-65页 |
| ·BP模型结构的选择 | 第64页 |
| ·学习集与样本集数据处理 | 第64-65页 |
| 第5章 GPS高程拟合BP神经网络模型构建 | 第65-79页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第65-68页 |
| ·问题描述 | 第65页 |
| ·网络设计 | 第65-67页 |
| ·BP网络训练与测试 | 第67-68页 |
| ·结果输出与分析 | 第68页 |
| ·山区高程异常拟合实例 | 第68-71页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·平原地区高程异常拟合实例 | 第71-74页 |
| ·实验结果 | 第71-73页 |
| ·结果分析 | 第73-74页 |
| ·沿海地区高程异常拟合实例 | 第74-75页 |
| ·二次曲面与BP神经网络组合进行高程异常拟合 | 第75-77页 |
| ·组合思路 | 第75-76页 |
| ·实例分析 | 第76-77页 |
| ·结果分析 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 结论与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科学研究经历 | 第87页 |
