论文摘要
GPS高程数据得到广泛应用的前提是快速、准确的GPS高程拟合方法。本文针对高程异常起伏明显地区的GPS高程拟合问题,提出一种基于K-means和支撑向量机（Support Vector Machine,SVM）的分段GPS高程拟合方法,首先利用K-means算法根据高程异常起伏特点将GPS数据分为不同的子集,然后在每个子集中选取最优参数利用SVM回归算法进行高程拟合,最后基于实际数据的试验结果表明相对于传统BP神经网络拟合算法,所提方法具有更高的拟合精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陶超
关键词: 支撑向量机,全球定位系统,高程拟合,回归
来源: 北京测绘 2019年07期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 广州南方智能技术有限公司
分类号: P228.4
DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.07.016
页码: 811-815
总页数: 5
文件大小: 162K
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