【摘 要】
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随着科技的发展,利用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）采集地理数据已成为空间大地测量领域的一种重要手段,但通过GNSS技术所获取的高程是以WGS-84参考椭球面为基准的大地高,如何将大地高转换为实际工程中常用的正常高成为国内外学者的重要研究课题。因此为了获取高精度GNSS高程异常值以进行大地高与正常高之间的转换,剔除可能存在的粗差且建
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随着科技的发展,利用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）采集地理数据已成为空间大地测量领域的一种重要手段,但通过GNSS技术所获取的高程是以WGS-84参考椭球面为基准的大地高,如何将大地高转换为实际工程中常用的正常高成为国内外学者的重要研究课题。因此为了获取高精度GNSS高程异常值以进行大地高与正常高之间的转换,剔除可能存在的粗差且建立符合实际值的高程异常拟合模型尤为重要。因此本文对传统格拉布斯粗差剔除法（Grubbs）做出改进,使其具备更强的粗差探测性能,从而对可能存在粗差的测量数据进行更有效的粗差剔除,进一步地,提出利用多元宇宙优化算法来求取反向误差传播神经网络的最优连接层权重与神经元阈值,从而构建i Grubbs-MVO-BPNN的GNSS高程拟合模型。本文主要工作内容如下:1.系统论述了空间大地测量学中高程的概念及不同高程之间的转换方法,对比分析了构建大地水准面的常规方法及其特点,论述两种基于统计检验的粗差判定方法并做出对比分析,列举了多面函数法、样条曲线拟合法、重力模型法三种常规高程异常拟合法并做出归纳总结,分析不同方法的适用范围及适用范围,为后续算法模型改进提供理论基础。2.考虑到测量值中可能存在粗差的情况,本文对传统格拉布斯粗差剔除法做出改进,通过引入自适应迭代,将样本总量作为自适应迭代参数,构建新的指标参数,以提高格拉布斯粗差剔除的效率和最大可剔除量,本文将i Grubbs用于测量值的粗差探测并剔除,为高程异常拟合模型的构建提供可靠数据基础,并通过实例验证i Grubbs算法的粗差探测效率及有效性,结果表明i Grubbs算法相较于传统方法的粗差探测准确度及最大粗差可剔除量有所提高。3.针对普通神经网络存在梯度消失,易陷入局部极值的问题,利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。本文提出基于MVO优化BP神经网络的方法,并建立基于MVO优化BP神经网络的GNSS高程异常拟合预测模型,然后采用实际工程中的高程异常数据进行算法可行性检验,结果表明:MVO-BP神经网络拟合预测模型在沿海地貌平坦的带状区域和内陆地貌复杂的面状区域均具备良好的拟合精度。
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