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江苏省高校自然科学研究项目(10KJB420001)

作品数:6 被引量:52H指数:4
相关作者:束蝉方李斐郝卫峰李明峰张利明更多>>
相关机构:武汉大学南京工业大学中国测绘科学研究院更多>>
发文基金:江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇天文地球

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇水准面
  • 2篇高程异常
  • 2篇RBF神经网...
  • 2篇EGM200...
  • 2篇GPS水准
  • 2篇大地水准面
  • 1篇点质量模型
  • 1篇似大地水准面
  • 1篇曲面
  • 1篇曲面拟合
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基神经
  • 1篇径向基神经网...
  • 1篇检核
  • 1篇高程拟合
  • 1篇高程异常拟合
  • 1篇VORONO...
  • 1篇EGM200...

机构

  • 5篇南京工业大学
  • 5篇武汉大学
  • 1篇中国测绘科学...
  • 1篇江苏省工程物...

作者

  • 5篇李斐
  • 5篇束蝉方
  • 2篇李明峰
  • 2篇郝卫峰
  • 1篇张利明
  • 1篇张杰

传媒

  • 2篇武汉大学学报...
  • 2篇地球物理学进...
  • 1篇地球物理学报
  • 1篇地理空间信息

年份

  • 6篇2011
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于EGM2008重力场模型的局部高程基准统一被引量:9
2011年
本文利用最新全球重力场模型EGM2008和GPS水准数据计算了我国1956黄海高程基准面和香港主要高程基准间的垂直偏差和重力位差.计算结果表明,这两个基准面间的重力位差为8.065±0.343 m^2s^(-2),即我国1956黄海高程基准面平均高于香港主要高程基准面82.4±3.5 cm.同其它重力场模型及局部重力场模型计算的结果和实测值的比较表明,EGM2008模型的结果更加精确可靠.这将为我国在未来的海岛礁测绘中实现跨海高程基准的传递提供一种经济可行的方案.
束蝉方李斐张利明
关键词:EGM2008GPS水准
应用Bjerhammar方法确定GPS重力似大地水准面被引量:7
2011年
GPS技术的发展提出了新的大地边值问题——GPS重力边值问题.本文将Bjerhammar方法应用于GPS重力问题的求解,并在给出理论公式的基础上,针对实际计算中虚拟场元的分布和求解、虚拟球半径的确定及奇异积分等问题提出了具体的解决方案.文中通过比例因子k在虚拟球半径和GPS重力数据密度间建立起联系,并推导出其近似值.在此基础上,利用收集到的某地区的4870个GPS重力数据计算了该地区的似大地水准面,65个高精度GPS水准点进行的外部检核表明其精度为±2.4 cm.经二次多项式拟合后,另外29个GPS水准点外部检核精度达到±1.4 cm.不同分辨率GPS重力数据的计算结果表明,尽管比例因子k的近似值不是最优值,但其对重力场逼近效果影响不是很大.这些结果说明了将了Bjerhammar方法应用于GPS重力边值问题求解的合理性及本文计算方法的可行性和可靠性.
束蝉方李斐李明峰张杰
关键词:似大地水准面
利用等效点质量进行(似)大地水准面拟合被引量:2
2011年
基于等效源原理,提出了一种半自由点质量模型,并给出了顾及相邻点空间关系构造虚拟点质量的简单快速迭代算法。实验结果表明,利用该点质量模型对离散GPS/水准观测数据进行拟合是可行的。
束蝉方李斐郝卫峰
关键词:点质量模型曲面拟合
EGM2008模型在中国某地区的检核及适用性分析被引量:27
2011年
利用搜集的某地区225个GPS水准点数据对最新的超高阶全球重力场模型EGM2008进行了外部检核,并将其结果同EIGEN-5C、EIGEN-4C及EGM96等全球重力场模型进行了比较。外部检核结果表明,EGM2008模型相对其他全球重力场模型的整体精度有所提高。该地区的相对检核结果表明,可将EGM2008模型和GPS大地高相结合应用于低等级的水准测量和长距离的跨障碍物高程传递。
束蝉方李斐郝卫峰
关键词:EGM2008高程异常GPS水准
RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用被引量:6
2011年
通过对离散GPS/水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题。利用RBF神经网络方法进行了GPS水准高程拟合实验,并将得到的高程异常结果与采用BP神经网络方法和二次曲面拟合法得到的结果进行了分析比较;通过3种方式的分析比较,证明利用RBF神经网络进行GPS高程拟合的可行性以及相比其他方法所具备的优势。
张莉李羽荟
关键词:RBF神经网络GPS高程拟合
基于RBF神经网络的GPS/水准高程异常拟合被引量:3
2011年
通过对离散GPS/水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题.本文将径向基函数(RBF)神经网络方法应用于GPS/水准高程异常拟合,提出了一种新型网络学习方法.该方法首先通过对GPS/水准数据点进行Delaunay三角剖分,以其对偶Voronoi图的节点来构造选择基函数中心,再通过广义交叉验证(GCV)来最优确定基函数的宽度参数,最后利用最小二乘来确定RBF的输出权值,从而优化网络学习效果.实验结果表明,该学习方法取得良好的网络性能,和其它常用拟合方法的比较结果也反映出RBF神经网络适合应用于GPS/水准高程异常拟合.
束蝉方李斐李明峰
关键词:径向基神经网络高程异常VORONOI图
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