目前,城市、平原地區(qū)的似大地水準(zhǔn)面建立精度已經(jīng)達(dá)到厘米級,但在礦區(qū)進(jìn)行高程擬合時,由于地面高低起伏沒有規(guī)則,其似大地水準(zhǔn)面的擬合精度并不理想。針對此問題,本文提出利用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法精化似大地水準(zhǔn)面,采用移去-恢復(fù)法對殘差進(jìn)行建模,使用EGM 2008地球重力場模型和地形起伏信息來精化求解似大地水準(zhǔn)面和參考橢球面之間的高程異常,同時著重分析了地球重力場模型以及地形變化信息對高程異常求解的重要性,并使用某礦區(qū)實測數(shù)據(jù)（GPS、水準(zhǔn)）對所提方法進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果表明:文中所提方法的精度要優(yōu)于二次曲面擬合模型和單一Elman模型,其外符合精度達(dá)到了1.14 cm,可以代替四等水準(zhǔn)測量。 

【文章來源】：測繪與空間地理信息. 2020,43(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

地形起伏高程異常

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的算法為遞歸算法，是應(yīng)用較為廣泛的一種典型的反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)構(gòu)分為輸入、隱含、銜接、輸出4個層次。輸入層的單元起到信號傳輸?shù)淖饔茫敵鰧訂卧鸬郊訖?quán)的作用。隱含層單元有線性和非線性兩種激勵函數(shù)，一般選取Signmoid非線性函數(shù)，而承接層是用來存儲隱含層前一刻的輸出值，可以看作是有一步延遲的延時算子。隱含層的輸出通過承接層的延遲與存儲、自聯(lián)與隱層的輸入，這種自聯(lián)方式對歷史數(shù)據(jù)具有敏感性，從而達(dá)到動態(tài)建模的目的。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式如圖2所示。Elman網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)式為:

本文使用礦山巖移觀測的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，使用GPS接收機(jī)進(jìn)行D級控制網(wǎng)的觀測，采集解算了19個控制點，并進(jìn)行了四等水準(zhǔn)聯(lián)測，將其中的8個分布在外側(cè)的點與1個在中間的點作為已知點進(jìn)行訓(xùn)練，利用其余10個均勻分布在其中的點作為未知點，進(jìn)行成果檢驗。點位分布如圖4所示。圖4 點位分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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