| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·GPS高程转换的研究意义 | 第9页 |
| ·高程系统中起算面及相互关系 | 第9-11页 |
| ·国内外研究综述 | 第11-13页 |
| ·本文研究的内容 | 第13-15页 |
| 第二章 高程异常拟合常用方法 | 第15-33页 |
| ·曲面拟合法 | 第15-17页 |
| ·曲面拟合基本原理 | 第15-16页 |
| ·曲面函数形式的选择 | 第16-17页 |
| ·多面函数法 | 第17-20页 |
| ·多面函数的基本原理 | 第17-18页 |
| ·多面函数相关参数设置 | 第18-20页 |
| ·最小二乘配置法 | 第20-23页 |
| ·最小二乘配置法基本原理 | 第20-21页 |
| ·最小二乘配置法中协方差函数的拟合 | 第21-23页 |
| ·实验分析 | 第23-32页 |
| ·平坦地区GPS高程转换实验 | 第23-28页 |
| ·山区GPS高程转换实验 | 第28-31页 |
| ·实验总结 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 支持向量机 | 第33-50页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·构造SVM模型的基础——最优化理论 | 第34页 |
| ·支持向量机相关的几个重要概念 | 第34-39页 |
| ·VC维 | 第35页 |
| ·经验风险最小 | 第35-36页 |
| ·结构风险最小 | 第36-38页 |
| ·核函数 | 第38-39页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第39-49页 |
| ·二分类支持向量机算法 | 第40-42页 |
| ·回归支持向量机算法 | 第42-44页 |
| ·几类具体形式回归支持向量机算法 | 第44-48页 |
| ·残差修正回归支持向量机 | 第48-49页 |
| ·支持向量机模型参数的选择 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 最小二乘支持向量机 | 第50-59页 |
| ·最小二乘支持向量算法 | 第50-53页 |
| ·最小二乘分类支持向量机 | 第50-52页 |
| ·最小二乘回归支持向量机 | 第52-53页 |
| ·最小二乘回归支持向量机应用分析 | 第53-54页 |
| ·最小二乘支持向量机的参数选择 | 第54-58页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第54-56页 |
| ·遗传算法应用于LSSVR参数优化选择 | 第56-58页 |
| ·“在线LSSVR学习”算法 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于SVM、LSSVM的高程异常拟合计算与分析 | 第59-66页 |
| ·v-SVR高程异常拟合建模实验 | 第59-61页 |
| ·BP残差修正v-SVR高程异常拟合实验 | 第61-62页 |
| ·GA参数优化LSSVR高程异常拟合建模实验 | 第62-65页 |
| ·实验结论 | 第65-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |