BP神经网络在整区似大地水准面拟合中的应用

"本文主要探讨了在似大地水准面精化过程中，整区拟合似大地水准面的BP神经网络方法的优势。针对传统分区曲面拟合法存在的问题，如模型代表性误差和各分区间的平滑连接问题，作者提出了BP神经网络方法作为解决方案。通过在某一特定区域内使用重力似大地水准面模型和GPS/水准数据，对比分析了BP神经网络方法与整区曲面拟合法和分区曲面拟合法的性能。研究表明，在大范围区域以及似大地水准面差异不规则的情况下，BP神经网络方法能够显著降低拟合模型的代表性误差，提高内外符合精度，为高精度、高分辨率的似大地水准面精化提供了有力工具。" 在大地测量领域，似大地水准面是地球表面的一个理想化模型，它代表了静止水面的平均高度。传统的似大地水准面精化方法通常采用分区曲面拟合法，这种方法在处理大规模数据时可能会出现模型代表性不足的问题，同时在不同分区之间的过渡处可能存在不连续性。为了解决这些问题，宋雷和胡伍生提出了一种基于BP神经网络的整区拟合方法。 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用于模式识别和函数拟合的深度学习算法。在本研究中，BP神经网络被用来构建一个能够适应复杂地形和重力场变化的模型，以更准确地拟合整个区域的似大地水准面。通过训练神经网络，使其学习并理解重力似大地水准面模型和GPS/水准数据之间的关系，可以得到一个更加精确的全局模型，减少了因分区而导致的误差。 实验结果证明，BP神经网络方法在处理大面积和非均匀数据时，相比于整区曲面拟合法和分区曲面拟合法，能显著提高拟合精度。这在高精度地形测量和地球物理研究中具有重要意义，尤其是在需要高分辨率和高精度的似大地水准面模型的场合，如大地测量基准建立、地理信息系统（GIS）的应用、地形建模以及地壳形变监测等。 此外，该研究还强调了高程异常、GPS/水准数据、大地高和正常高等概念在似大地水准面精化过程中的作用。高程异常是地面点相对于参考椭球面的高度差，GPS/水准数据提供了精确的地面点位置和高程信息，大地高是地面点到参考椭球面的垂直距离，而正常高则是地面点到大地水准面的垂直距离。这些参数的准确计算是构建和优化似大地水准面模型的关键。 整区拟合似大地水准面的BP神经网络方法为大地测量领域提供了一种新的、有效的工具，它能够改善传统方法的局限性，提升模型的精度，对于推动地球科学、测绘技术和空间地理信息科学的发展具有积极意义。