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研究混沌粒子群支持向量机在GPS高程拟合中的应用,考虑地形起伏对高程转换的影响,引入地形改正量构建新的支持向量机训练模型,并针对支持向量机的参数人为选择的盲目性,将混沌粒子群优化理论用于SVM参数的选取,并与传统的拟合算法如二次曲面法、多面函数法和BP神经网络法的比较结果表明其精度更优。
混沌粒子群支持向量机并考虑地形改正的GPS高程拟合
【摘 要】
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研究混沌粒子群支持向量机在GPS高程拟合中的应用,考虑地形起伏对高程转换的影响,引入地形改正量构建新的支持向量机训练模型,并针对支持向量机的参数人为选择的盲目性,将混
【机 构】
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中国科学院测量与地球物理研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(40625013);国家863计划项目(2007AA12Z311);国家自然科学基金(40890160)
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