PSO-BP网络：GPS高程拟合中的高效优化策略

本文主要探讨了PSO-BP网络模型在GPS高程拟合中的应用。PSO（粒子群优化）是一种全局随机优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为来寻找最佳解。在传统的BP（Backpropagation，反向传播）神经网络中，权值调整是通过误差反向传播进行的，但这种方法存在学习效率低、收敛速度慢等问题。为了改善这些问题，作者将PSO引入到BP网络的参数优化过程中，对BP网络的权值进行修正。 PSO-BP网络模型首先利用BP的基本结构，然后利用PSO的全局搜索能力和局部搜索能力，寻找权值的最佳组合，从而提高网络的预测精度。相比于基于遗传算法优化的BP网络模型（GA-BP）和传统的支持向量机模型（SVM），PSO-BP模型显示出更好的性能。研究结果显示，PSO-BP模型在拟合GPS高程异常方面表现优于其他方法，尤其是在收敛速度和整体性能上。 文章中提到了GPS高程拟合的重要性，因为GPS测量的大地高度与工程实际需求的正常高度之间存在高程异常，精确确定这一异常是GPS应用的关键。多项研究已经使用不同的方法处理这个问题，包括多项式拟合、协方差函数拟合和移除-拟合-恢复法等。然而，人工神经网络，特别是BP网络，因其自组织、自学习和自适应特性，在处理这类问题上显示出优势。通过结合PSO的优化，能够进一步提升BP网络的性能，使其在GPS高程拟合任务中更具竞争力。 值得注意的是，尽管遗传算法在优化BP网络参数方面取得了一些进展，但由于其复杂的遗传操作和可能的收敛问题，PSO作为一种更加高效且具有更好局部搜索能力的优化算法，成为解决这些问题的一种有效途径。通过PSO-BP网络模型，研究者能够更有效地找到权值调整的最优解，从而提高GPS高程拟合的精度和效率。 总结来说，本文主要贡献在于提出了一种新的优化策略，即PSO-BP网络模型，它在处理GPS高程拟合问题时表现出优良的性能，对于提高人工智能在地壳变形监测、大地测量等领域中的应用具有重要意义。