本文主要研究内容
作者龙诗琳,朱卫东,王虎（2019）在《顾及长短波项与弱化模型误差的高程异常拟合方法》一文中研究指出：针对高程异常主要是由短波项和长波项部分组成以及改善模型误差影响,采用多项式曲面拟合的方法消去长波项,剩下的差值用非线性模型神经网络模型拟合短波项,同时采取这种分步骤的过渡方法将模型误差的影响分别在曲面拟合和BP神经网络拟合中弱化,此方法有效改进了高程拟合的精度,比多面函数拟合、主成分拟合等方法精度更高;在神经网络模型拟合时,坐标数据预处理时对比了中心化、归一化、标准化方法,发现采用归一化方法提高了精度。对利用高程拟合获取高程异常有很好的借鉴意义。
Abstract
zhen dui gao cheng yi chang zhu yao shi you duan bo xiang he chang bo xiang bu fen zu cheng yi ji gai shan mo xing wu cha ying xiang ,cai yong duo xiang shi qu mian ni ge de fang fa xiao qu chang bo xiang ,sheng xia de cha zhi yong fei xian xing mo xing shen jing wang lao mo xing ni ge duan bo xiang ,tong shi cai qu zhe chong fen bu zhou de guo du fang fa jiang mo xing wu cha de ying xiang fen bie zai qu mian ni ge he BPshen jing wang lao ni ge zhong ruo hua ,ci fang fa you xiao gai jin le gao cheng ni ge de jing du ,bi duo mian han shu ni ge 、zhu cheng fen ni ge deng fang fa jing du geng gao ;zai shen jing wang lao mo xing ni ge shi ,zuo biao shu ju yu chu li shi dui bi le zhong xin hua 、gui yi hua 、biao zhun hua fang fa ,fa xian cai yong gui yi hua fang fa di gao le jing du 。dui li yong gao cheng ni ge huo qu gao cheng yi chang you hen hao de jie jian yi yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自测绘与空间地理信息的龙诗琳,朱卫东,王虎，发表于刊物测绘与空间地理信息2019年10期论文，是一篇关于高程论文,高程异常论文,神经网络论文,二次曲面拟合论文,测绘与空间地理信息2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自测绘与空间地理信息2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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