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GPS精密高程测量理论与方法及其应用研究

第一章 绪论第1-23页
 1.1 引言第12页
 1.2 影响GPS定位精度的主要因素第12-15页
 1.3 GPS高程的转换第15-18页
 1.4 神经网络工程应用第18-20页
 1.5 地壳形变监测的数据处理方法第20-21页
 1.6 本文的研究内容第21-23页
第二章 GPS精密定位方法第23-44页
 2.1 GPS定位原理概述第23-29页
 2.2 差分GPS技术第29-32页
 2.3 GPS精密高程测量第32-42页
  2.3.1 前言第32-33页
  2.3.2 高程系统第33-34页
  2.3.3 大气对流层折射概述第34-35页
  2.3.4 一阶高斯马尔可夫过程第35-37页
  2.3.5 随机过程的分段线性方法第37-38页
  2.3.6 实例分析第38-42页
 2.4 本章小结第42-44页
第三章 神经网络及BP算法基本理论的深化第44-63页
 3.1 神经网络的数学基础第44-46页
 3.2 神经网络的基本原理第46-48页
 3.3 神经网络BP算法第48-52页
  3.3.1 BP网络算法的思路第48-49页
  3.3.2 BP算法的数学描述第49-52页
 3.4 BP算法基本理论的深化第52-54页
  3.4.1 BP算法理论解析第52-53页
  3.4.2 BP网络的数学定理第53-54页
 3.5 BP算法的若干改进第54-59页
  3.5.1 BP算法存在的问题第54-55页
  3.5.2 提高训练速度的方法第55-57页
  3.5.3 激活函数第57-58页
  3.5.4 初始权重的影响及设置第58-59页
  3.5.5 隐含层数和隐含层节点数的选择第59页
 3.6 BP网络的计算模型第59-62页
 3.7 本章小结第62-63页
第四章 GPS高程转换的神经网络模型第63-90页
 4.1 GPS高程转换方法概述第63-64页
 4.2 二次曲面拟合法第64-67页
 4.3 转换GPS高程的BP神经网络模型研究第67-74页
  4.3.1 工程实例简介第67-70页
  4.3.2 五层BP网络结构第70页
  4.3.3 BP网络模型试验研究第70-74页
  4.3.4 有待进一步研究的问题第74页
 4.4 基于神经网络的“混合转换法”第74-80页
  4.4.1 方法思路第74-75页
  4.4.2 与其他方法比较分析第75-79页
  4.4.3 理论解析第79-80页
 4.5 转换层数据限定区间优化第80-81页
 4.6 误差分级迭代法第81-85页
  4.6.1 方法思路第81页
  4.6.2 方法效果第81-84页
  4.6.3 机理分析第84-85页
  4.6.4 结论第85页
 4.7 模型优化后的“混合转换法”第85-88页
 4.8 本章小结第88-90页
第五章 GPS高程测量的数据处理方法第90-107页
 5.1 引言第90-91页
 5.2 动态间接平差模型第91-94页
 5.3 动态平差模型与静态平差模型的关系第94-97页
 5.4 水准网和GPS网的动态联合平差第97-98页
 5.5 Helmert后验方差迭代定权第98-101页
 5.6 形变显著性分析第101-104页
 5.7 实例分析第104-106页
 5.8 本章小结第106-107页
第六章 GPS离程测量信息管理系统第107-126页
 6.1 系统的开发平台第107-109页
 6.2 系统的主要功能及其结构框图第109-111页
 6.3 数据库的建立及其数据预处理第111-116页
 6.4 自动生成电子表格第116-120页
 6.5 图形输出功能第120-124页
 6.6 本章小结第124-126页
第七章 结束语第126-129页
致谢第129-130页
参考文献表第130-136页
附录 A: 攻博期间完成的论著等第136页

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