%0 Journal Article
%T 基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析
%A 强明
%A 郭春喜
%A 周红宇
%J 重庆交通大学学报（自然科学版）
%P 815-818
%D 2012
%R 10.3969/j.issn.1674-0696.2012.04.20
%X :？针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法，讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据，试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法，误差相对更小。
%K 遗传算法
%K BP神经网络
%K 径向基神经网络
%K 粒子群优化算法
%K geneticalgorithms(GA)
%K BPneuralnetwork
%K RBF
%K particleswarmoptimization(PSO)
%U http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract1653.shtml