首页|期刊导航|北京测绘|基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法

基于粒子群算法优化SVM的GPS高程拟合方法OA

GPS Elevation Fitting Method Based on Particle Swarm Optimization for SVM Optimization

中文摘要

采用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行GPS高程拟合时,拟合精度受模型参数(核参数和惩罚因子)选择影响较大,传统交叉验证法存在计算复杂,易陷入局部最优的问题.本文将粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入SVM模型,利用PSO全局搜索能力强和收敛速度快的特点对SVM模型进行优化,提升GPS高程拟合精度的同时增强模型的泛化适应性.最后基于实际算例对所提方法的拟合性能进行…查看全部>>

王建军;章重阳

清远市土地整理中心,广东清远511500清远市土地整理中心,广东清远511500

天文与地球科学

全球空位系统(GPS)高程拟合支撑向量机(SVM)粒子群算法(PSO)模型优化

《北京测绘》 2021 (1)

83-88,6

10.19580/j.cnki.1007-3000.2021.01.018