测绘科学

, () 1

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

样本数据归一化方式对GPS高程转换的影响
Influence of sample data normalization ways on GPS elevation transformation

王新志;陈伟;祝明坤

摘要(Abstract):

基于神经网络的GPS高程转换中,样本数据的归一化是必要的,样本数据的归一化存在两种方式。本文结合实例分析了样本数据归一化后产生数据差异的原因;运用标准BP神经网络模型、广义回归神经网络模型和RBF神经网络模型进行运算,将转换结果进行对比,得出不同的归一化方式会对GPS高程转换结果产生一定的影响,并对实际应用中归一化方式的选择提出了合理的建议。

关键词(KeyWords): 样本数据;归一化方式;神经网络;GPS高程转换

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 王新志;陈伟;祝明坤

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享