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基于BP神经网络的GPS高程模型研究与应用
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【微观西方经济学论文】摘 要：（本文原刊于《煤矿开采》2014年5月）传统的拟合模型含有模型误差，而神经网络是一种自适应的映射方法，避开了未知因素的影响，减小了模型误差，提高了GPS高程模型的转换精度，本文选用了神经网络中最常用的一种算法BP算法做了几类方案，给出了合理的建议。 毕
摘 要：（本文原刊于《煤矿开采》2014年5月）传统的拟合模型含有模型误差，而神经网络是一种自适应的映射方法，避开了未知因素的影响，减小了模型误差，提高了GPS高程模型的转换精度，本文选用了神经网络中最常用的一种算法BP算法做了几类方案，给出了合理的建议。
网 /2/view-12001651.htm
关键词：神经网络；GPS高程模型；训练样本
1 引言
BP神经网络算法是一种反向传播学习算法，把学习的结果反馈到中间层次的隐单元，改变它们的权系矩阵，从而达到预期的学习目的，它是一种自适应的映射方法，没做假设，能减少模型误差，它是迄今为止应用最广泛的神经网络。（本文原刊于《煤矿开采》2014年5月）
2 BP神经网络算法
BP神经网络算法包括两个方面：信号的前向传播和误差的反向传播。即计算实际输出时按从输入到输出的方向进行，而权值和阈值的修正从输出到输入的方向进行，其网络模型如图2-1所示。
3 GPS水准精度评定标准
⑴ 内符合精度
根据参与拟合计算已知点的与拟合值，用求拟合残差。按照下式求GPS水准拟合的内符合精度： 其中n为参考点的个数，t为未知数的个数。它是GPS水准的模型本身精度。
⑵ 外符合精度
根据检核点的与拟合值，用求拟合残差，按照下式计算GPS水准拟合的外符合精度：，其中n为检核点的个数。外符合精度是用来评定该模型来进行GPS高程转换时所能达到的经度，是评定模型好坏的重要标准。
4 实例应用
本算例使用的数据是某矿区D级GPS高程控制网数据，共布设了36个GPS控制点，并实施了四等水准。采用三层式神经网络，隐含层确定由于没有固定的方法，根据经验，一般在5―7个为最好，本试验分别采用5个隐含层，6个隐含层和7个隐含层对数据进行训练，
5 结论
（1）BP网络法用于求高程异常是一种可行的方法，并且有较高的精度。
（2）在同一样本集进行训练时，训练的次数越多，相应的外符合精度越高，但达到一定的训练次数时，训练的外符合精度反倒不好。
（3）在不同样本集中，样本集越多，网络的智力越高，对工作集的拟合效果越好，外符合精度相应也越高。（本文原刊于《煤矿开采》2014年5月）
参考文献
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作者简介
冯树清（1969-），男，籍贯：内蒙古开鲁县人，工程师，现任中电投白音华煤电公司矿业分公司生产矿长， 1991年7月毕业于山东建筑材料工业学院工程测量专业。
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