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提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。
基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合
【摘 要】
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提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,武汉大学测绘学院
【出 处】
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桂林理工大学学报
【发表日期】
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2014年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41064001）,广西自然科学基金项目（2012GXNSFAA053183,2012GXNSFGA060001）,广西研究生教育创新计划项目（YCSZ2013077）,广西空间信息与测绘重点实验室项目（桂科能1103108-06）,广西矿冶与环境科学实验中心项目（KH2012ZD004）,广西“八桂学者”岗位专项经费项目,研究生教育创新计划项目（YCSZ2012083）
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