基于遗传优化BP神经网络的GPS高程异常拟合模型研究

为解决标准BP神经网络模型存在的易陷入极小值、训练时间长、网络不稳定等问题,采用基于实数编码的遗传算法,优化网络初始权值和阈值,构建GPS高程异常拟合模型。通过实测数据进行计算分析,并将该模型的结果与平面拟合、二次曲面拟合及标准BP神经网络模型所得结果比较,得出如下结论:使用遗传优化BP神经网络进行高程异常拟合,模型误差和中误差均较小,故基于遗传优化BP神经网络模型具有较高的精度和较好的稳定性,可以应用于GPS高程异常拟合问题。