遗传模拟退火算法优化BP神经网络的GPS高程拟合OACSCD
GPS elevation fitting of BP neural network optimized by genetic simulated annealing algorithm
针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法.在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性.用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较.结果 显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51％、25％,速度提高约77％、39％,且能基本满足四等水准测量精度要求.该方…查看全部>>
石晨阳;袁晓燕;江志成
重庆交通大学,重庆400074重庆交通大学,重庆400074重庆交通大学,重庆400074
天文与地球科学
GPS高程异常BP神经网络遗传算法(GA)模拟退火算法(SA)
《全球定位系统》 2021 (5)
55-59,5
广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(19-050-1 1-03)
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