【摘 要】
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基于BP神经网络法和最小二乘支持向量机（LS—SVW）,提出一种新的针对道路控制测量的GPS高程拟合方法。选择高斯函数作为其核函数,将其应用至京哈高速过境段的控制点测量中,并将
【机 构】
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浙江交通职业技术学院路桥学院,中南大学地球科学与信息物理学院
【基金项目】
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浙江省自然基金项目(LQ16E080008)
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基于BP神经网络法和最小二乘支持向量机（LS—SVW）,提出一种新的针对道路控制测量的GPS高程拟合方法。选择高斯函数作为其核函数,将其应用至京哈高速过境段的控制点测量中,并将高程拟合结果与BP神经网络、平面拟合、最小二乘法、GA—GRNN、LS—SVM二次曲面和三次样条曲线拟合法等高程拟合方法对比。结果表明,该模型具有拟合精度高、所需样本小、泛化能力强等特点,成功地解决了高维数、非线性、小样本等问题,是一种较适合于公路控制测量的GPS高程拟合方法,具有较高的推广价值。
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