基于最小二乘支持向量机的组合模型在区域似大地水准面拟合中的应用

基于最小二乘支持向量机的组合模型在区域似大地水准面拟合中的应用

P228; 针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在区域似大地水准面拟合过程中存在较大模型误差的问题,构建LSSVM-Shepard GPS高程异常转换组合模型.采用LSSVM拟合高程异常中的中长波项,利用Shepard插值模型来泛化去除中长波项的残余项.结合平原地区和高原山区工程实例,分别采用二次曲面模型、LSSVM、Shepard插值模型、二次曲面-Shepard模型、LSSVM-Shepard模型进行高程转换及精度对比.结果表明,新组合模型高程转换精度高于各单一模型,且在平原地区转换效果与二次曲面-Shepard模型...

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Veröffentlicht in:大地测量与地球动力学 2022, Vol.42 (9), p.971-974
Hauptverfasser: 李明飞, 吴军超, 张一驰
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:P228; 针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在区域似大地水准面拟合过程中存在较大模型误差的问题,构建LSSVM-Shepard GPS高程异常转换组合模型.采用LSSVM拟合高程异常中的中长波项,利用Shepard插值模型来泛化去除中长波项的残余项.结合平原地区和高原山区工程实例,分别采用二次曲面模型、LSSVM、Shepard插值模型、二次曲面-Shepard模型、LSSVM-Shepard模型进行高程转换及精度对比.结果表明,新组合模型高程转换精度高于各单一模型,且在平原地区转换效果与二次曲面-Shepard模型基本一致,在高原山区拟合效果优于二次曲面-Shepard模型.
ISSN:1671-5942
DOI:10.14075/j.jgg.2022.09.016