基于LM算法的BP神经网络在GPS高程拟合中的应用被引量：1

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摘要介绍了一种快速收敛学习的基于LM算法的BP神经网络．它克服了传统BP网络训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点，通过实例应用将其结果与二次、三次多项式曲面拟合结果进行比较，验证了该方法的有效性。

作者宋克坚朱轶群陈斌

机构地区温州市勘察测绘研究院

出处《浙江测绘》 2009年第3期13-15,40,共4页 Zhejiang Surveying And Mapping

关键词大地高 GPS高程拟合曲面拟合 LM算法 BP神经网络

同被引文献4

1曹邦兴.LM算法在地下水动态预测中的应用研究[J].广西水利水电,2007(3):4-5. 被引量：2
2彭勇,薛志春.基于LM算法的模糊优选神经网络模型[J].水电能源科学,2011,29(9):58-60. 被引量：1
3郭巧占,杜红斌.利用神经网络的LM算法确定碳酸盐岩声波孔隙度[J].石油仪器,2006,20(1):36-38. 被引量：2
4薛玉璇,刘汝涛,徐韶.基于LM-BP神经网络的地下水脆弱性评价与分析[J].中国新技术新产品,2016(17):125-126. 被引量：1
5林婵,王起峰,朱良山.基于LM-BP神经网络的湿球温度计算模型[J].水电能源科学,2013,31(1):164-166. 被引量：3
6张志强,詹美珍,詹文欢,姚衍桃,孙杰.珠江三角洲区域地壳稳定性评价[J].热带地理,2012,32(4):364-369. 被引量：5
7王素元,马洪超,王杰栋,蔡湛,周薇薇,赵璐颖.基于分组LM算法的全波形LiDAR高斯分解[J].测绘与空间地理信息,2016,39(7):144-147. 被引量：6
8杨敏,李瑞霞,汪云甲.基于DEBP的GPS高程拟合[J].测绘通报,2008(12):4-7. 被引量：6
9彭友志,罗登贵,张雄.SA算法优化BP神经网络应用于GPS高程拟合[J].地理空间信息,2009,7(1):106-108. 被引量：2
10彭祥国,王坚,许振问,王建鹏.GA-BP网络模型在GPS似大地水准面精化中的应用[J].全球定位系统,2009,34(4):66-70. 被引量：7

浙江测绘

2009年第3期

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