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高精度GPS水准算法研究及其应用

第一章 绪论第9-14页
    1.1 GPS的产生及其应用第9页
    1.2 GPS在高程控制中地位第9-11页
    1.3 GPS高程转换的常用方法分类第11-12页
    1.4 论文主要研究内容第12-14页
第二章 GPS水准的一般性问题第14-27页
    2.1 水准面、大地水准面、似大地水准面的定义第14-15页
    2.2 大地高系统、正高系统、正常高系统的定义第15-16页
    2.3 GPS水准测量原理第16-17页
    2.4 不同参考椭球高程异常的转换第17-18页
    2.5 地球重力场模型及其在大地测量中的应用第18-19页
    2.6 GPS水准的精度评定指标第19-20页
    2.7 本论文的试验数据第20-27页
第三章 数值逼近方法进行GPS高程转换第27-41页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 函数模型逼近的模型建立与算例第28-32页
        3.2.1 多项式曲面模型第28页
        3.2.2 Hardy多面函数模型第28-29页
        3.2.3 函数模型逼近的统一表示第29-30页
        3.2.4 计算与比较第30-32页
    3.3 统计模型逼近的模型建立与算例第32-36页
        3.3.1 加权平均模型第32-33页
        3.3.2 克里格(kriging)模型第33-34页
        3.3.3 计算与比较第34-36页
    3.4 综合模型逼近的模型建立与算例第36-40页
        3.4.1 最小二乘配置模型第36-37页
        3.4.2 组合逼近模型第37-38页
        3.4.3 计算与比较第38-40页
    3.5 本章结论第40-41页
第四章 顾及地球重力场模型的GPS高程转换方法第41-62页
    4.1 引言第41-42页
    4.2 引入重力场模型改正的“移去-恢复”法第42-48页
        4.2.1 “移去-恢复”的方法原理第43-45页
        4.2.2 “移去-恢复”法算例及分析第45-48页
    4.3 重力场模型、GPS高程、水准高程联合平差第48-61页
        4.3.1 联合平差的应用第49-50页
        4.3.2 联合平差的一般模型第50-53页
        4.3.3 联合平差模型的简化解法第53-54页
        4.3.4 联合平差模型的配置解法第54-59页
        4.3.5 联合平差的算例分析第59-61页
    4.4 本章小节第61-62页
第五章 基于BP神经网络的GPS高程转换方法第62-74页
    5.1 引言第62-63页
    5.2 神经网络的基本原理第63-65页
        5.2.1 人工神经元网络的基本概念第63-64页
        5.2.2 简化的神经元数学模型第64页
        5.2.3 人工神经元网络的基本特征第64-65页
    5.3 神经网络的BP算法第65-68页
        5.3.1 BP网络算法的思路第65页
        5.3.2 BP算法的数学描述第65-68页
    5.4 GPS高程拟合的BP网络结构分析第68-72页
        5.4.1 BP网络单隐层单元数量的确定第69-70页
        5.4.2 BP网络隐含层数量的确定第70-71页
        5.4.3 训练样本质量对网络泛化能力的影响第71-72页
    5.6 本章总结第72-74页
第六章 GPS水准的质量控制第74-85页
    6.1 引言第74页
    6.2 GPS水准的误差源第74-76页
    6.3 提高GPS水准的措施第76-77页
    6.4 模型参数的抗差估计第77-80页
        6.4.1 最小二乘原则下估计多项式模型参数第78页
        6.4.2 用权阵迭代抗差估计多项式模型参数第78-80页
    6.5 模型参数的优化选择第80-82页
    6.6 算例分析第82-84页
    6.7 本章小节第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
    7.1 论文研究内容总结第85-86页
    7.2 后续研究工作展望第86-87页
参考文献第87-90页
硕士期间发表的论文及参与的项目第90-91页
致谢第91页

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