基于人工神经网络的GPS单点定位

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人工神经网络不需要对所解决问题进行建模 ,能以任意精度逼近任一连续可微函数。本研究设计了适用于GPS单点定位计算的BP人工神经网络模型结构 ,采用共轭梯度算法改善网络的训练速度和精度。通过实际观测数据计算 ,结果表明 :采用人工神经网络的GPS单点定位精度比采用最小二乘方法提高约 7m ,与采用卡尔曼滤波方法相当 ;且计算速度较快 ,有利于导航定位的实时数据处理。
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