3.1 基于二次曲面高程异常拟合 13

3.2 基于 RBF 神经网络的高程拟合 19

4 总结和展望 28

4.1 总结 28

4.2 展望 28

参考文献 29

致谢 30

图清单

图序号 图名称 页码

图 1-1 GPS 水准测量方法 3

图 1-2 RBF 结构示意分析图 5

图 1-3 文章结构路线图 6

图 2-1 水准面不平行 10

图 2-2 高程系统 12

图 3-1 GPS 点位分布 17

图 3-2 残差示意图 19

图 3-3 正归化网络 20

图 3-4 RBF 网络工作原理 1 23

图 3-5 RBF 网络工作原理 2 23

图 3-6 RBF 高程拟合分布图 26

表清单

表序号 表名称 页码

表 1-1 几何高程拟合方法 4

表 3-1 原始数据 16

表 3-2 数据拟合 18

表 3-3 RN 与 GN 模型比较 22

表 3-4 二次曲面拟合法与 RBF 神经网络高程拟合法结果精度比较 25

1 绪论

1.1 研究背景意义

目前，GPS 技术[1]运用广泛，其中涉及科研、军事等方面，甚至早已逐渐渗 透到社会生活中，如为车辆、船舰等运动载体进行实时导航定位以及为一些武器 系统提供制导等。而之所以能将 GPS 技术运用到各个方面，主要是因为 GPS 具 有高精度的三位定位，定时以及测速功能。同时通用性、全局性和全天候也是 GPS 技术的显著特征。

然而，GPS 技术在测量高程这方面远没有其在水平测量方面应用的那么广 泛。这主要因为 GPS 所用的是以参考椭球为基准面的大地高程，并且没有一个 精准的曲面能够模拟出似大地水准面，从而到导致 GPS 只能够提供高精度的大 地高程。但是我国在工程中所采用的是正常高高程系统，因此首要进行的是大地 高到正常高的转换。而大地高与正常高之间存在这高程异常值，只有先确定高程 异常值，再经过计算得到正常高 H。GPS 测量同样适用于长距离的测量并且能够 有效获取大地高[2]，但前提是满足大地水准面及高程基准面方面所出现的问题， 否则测量数据精度会受到影响。因此，研究高程转换方法具有必要性。现今，国 内外在高程转换方法方面的研究已经有了显著成效，本文就是在此基础上研究两 种高程拟合方法：二次曲面拟合法和径向基神经网络法，以及如何用此方法迅速 准确的求出相应的正常高。 径向基神经网络在高程异常的应用研究(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_80308.html