遗传算法优化的BP神经网络在GPS高程异常计算中的应用

"BP神经网络结合遗传算法在确定GPS高程异常中的应用，通过实例分析与标准BP神经网络比较，验证算法的有效性，解决传统BP网络的收敛速度慢和局部最优问题。" 本文探讨了在GPS高程异常计算中的一个创新方法，即利用BP神经网络结合遗传算法进行高程拟合。GPS高程异常ξ的准确求解是GPS高程拟合的核心，它关系到从大地高H大到正高或正常高H正的转换。GPS相对定位得到的基线向量通过平差处理可以获取大地高，但实际需求是正高或正常高，这需要计算高程异常。 传统的BP神经网络在GPS高程拟合中有广泛应用，如文献中所示，BP网络已经在长江南京河段的高程异常模型研究以及GPS高程转换中取得了良好效果。然而，BP网络存在一些固有问题，比如初始权重设置困难、训练样本分布的不确定性以及寻找最佳网络结构的挑战，这些可能导致网络训练过程缓慢，容易陷入局部最优，影响模型的收敛性和精度。 为了解决这些问题，作者提出了结合遗传算法的BP神经网络方法。遗传算法是一种优化技术，灵感来源于自然选择和遗传学原理，能够全局搜索解决方案空间，避免局部最优。通过遗传算法优化BP神经网络的初始权重和网络结构，可以提高模型的收敛速度和全局优化性能。 文章通过实例对比分析了所提出的算法与标准BP神经网络，结果显示，结合遗传算法的BP神经网络在GPS高程拟合中表现出了更好的效果，验证了该算法的有效性和实用性。这种方法的优点在于它能够更有效地处理复杂的非线性关系，提高拟合精度，并且在大规模网络中仍能保持较好的性能。 关键词：BP神经网络；遗传算法；GPS高程拟合；高程异常 总结起来，本文提出了一种新的技术，即利用遗传算法改进BP神经网络，以更准确地计算GPS高程异常，克服了标准BP网络的局限性，为GPS高程数据处理提供了一种高效、稳定的解决方案。这对于地理信息系统、测绘科学以及依赖精确高程数据的工程应用具有重要的理论和实践价值。