遗传算法优化灰色神经网络的GPS高程拟合模型

论文摘要

为了进一步提高GPS高程拟合的精度,提出利用遗传算法优化选择灰色神经网络模型的权值阈值:对灰色神经网络的初始权值和阈值利用遗传算法进行适应度编码,并经过选择、变异及交叉确定最优的初始参数,以解决灰色神经网络初始参数随机选择拟合值无法唯一确定的问题;然后建立遗传灰色神经网络GPS高程拟合模型,并给出模型实现步骤。实验结果表明,遗传灰色神经网络GPS高程拟合模型的精度优于当前其他拟合模型的精度,且模型稳定性良好。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张锦,赖祖龙

关键词: 全球定位系统高程拟合,遗传算法,灰色神经网络,参数优化,拟合精度

来源: 导航定位学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 中国地质大学地理与信息工程学院

基金: 国家自然基金项目(41504023)

分类号: P228.4

DOI: 10.16547/j.cnki.10-1096.20190320

页码: 121-124

总页数: 4

文件大小: 903K

下载量: 315

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