GPS(RTK)异常拟合：人工神经网络在工程测量中的应用与精度优化

本研究论文聚焦于"基于BP人工神经网络GPS方程异常拟合"这一主题，结合GPS实时差分技术(RTK，Real-Time Kinematic)在工程测量中的实际应用。RTK是GPS技术的一种高级形式，它利用两台或更多接收机之间的相对信号来实现高精度定位。论文首先介绍了GPS RTK的基本原理，包括其工作原理、系统组成，如卫星星座、接收机、基准站与流动站的协同工作等。技术特点是其实时性、高精度和抗干扰能力，误差来源主要包括卫星信号传播延迟、多路径效应、接收机噪声等。 在论文中，作者详细阐述了GPS RTK在工程放样（如点放样和曲线放样）中的具体操作步骤，以及在地籍测量（如界址点测量）中的应用。通过对测量结果的精度分析，论文强调了GPS RTK在这些领域的实用性，测量精度能够满足工程放样和地籍测量的严格要求。作者通过实际工程案例，展示了GPS RTK的优势，如高效率、高定位精度、全天候作业、强大的数据处理能力和易用性。 利用BP（Backpropagation，反向传播）人工神经网络，论文探讨了如何通过这种方法对GPS方程中可能出现的异常数据进行有效的拟合和处理，以提高测量数据的准确性和可靠性。BP神经网络是一种深度学习模型，通过训练可以自动学习并调整权重，从而优化模型对复杂数据的适应性，这对于GPS数据的处理尤其关键，因为GPS信号可能会受到各种因素的影响而产生噪声。 本研究不仅提供了GPS RTK在工程测量领域的实用指导，还展示了如何结合现代人工智能技术（如BP神经网络）进行数据分析，提升测量工作的精确性和智能化水平。这一成果对于推动GPS RTK技术在测绘、土木工程、房地产等领域的发展具有重要意义，同时也为技术人员提供了一种新的工具和方法，以应对未来的测量挑战。通过深入理解和掌握这些知识，测量人员能够更有效地利用GPS RTK技术，提高工作效率和测量质量，为项目的成功实施奠定坚实的基础。