基于SVM的GPS高程拟合研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·GPS高程转换研究现状 | 第8-10页 |
| ·存在的主要的问题 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 高程系统的基础理论 | 第14-22页 |
| ·高程系统及其相互关系 | 第14-20页 |
| ·大地高系统 | 第14页 |
| ·正高系统和Stokes理论 | 第14-17页 |
| ·正常高系统和Molodensky理论 | 第17-19页 |
| ·大地高、正高与正常高三者之间的关系 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 3 GPS高程转换方法 | 第22-34页 |
| ·似大地水准面精化（直接法） | 第22-28页 |
| ·移去—恢复法 | 第23-24页 |
| ·Stokes-Helmert法 | 第24-26页 |
| ·KTH法 | 第26-28页 |
| ·GPS高程拟合（拟合法） | 第28-33页 |
| ·二次曲面法 | 第28-29页 |
| ·多面函数法 | 第29-30页 |
| ·加权平均法 | 第30页 |
| ·克里格插值法 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于SVM的GPS高程拟合 | 第34-50页 |
| ·支持向量机及其理论基础 | 第34-41页 |
| ·支持向量机的产生 | 第34-35页 |
| ·支持向量分类机 | 第35-39页 |
| ·支持向量回归机 | 第39-41页 |
| ·支持向量机在高程拟合中的应用 | 第41-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 支持向量机模型参数优化 | 第50-62页 |
| ·支持向量机模型参数 | 第50-51页 |
| ·模型参数寻优算法 | 第51-55页 |
| ·网格搜索寻优法 | 第51-52页 |
| ·遗传算法寻优法 | 第52-53页 |
| ·粒子群寻优法 | 第53-55页 |
| ·参数寻优试验和结果分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
