10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0249
一种含稳健权的神经网络GNSS高程拟合模型
在高程拟合解算过程中,为数不多的较大误差或残留系统误差可能会使估计参数的结果歪曲,导致拟合数学模型变形失真.本文在研究GNSS高程拟合神经网络模型的基础上,将具有抵抗粗差能力的选权迭代稳健估计因子引入BP神经网络高程拟合计算,通过思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化,提出一种具有抗差性的神经网络高程拟合方法的思路,并通过算例验证了模型在高程拟合过程中的有效性.
高程拟合模型、稳健估计、神经网络算法
P228.4(大地测量学)
河北省科技支撑计划11276715D;唐山市科技计划13130218Z;河北省矿业开发与安全技术实验室的资助
2014-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
14-16,29
