【摘 要】
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运用PSO算法设计了概率积分法预计参数反演程序,通过设计实验,对PSO算法反演概率积分法预计参数的可靠性、抗粗差干扰能力、抗观测点缺失能力及对初值的依赖性等四个方面进行
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室
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运用PSO算法设计了概率积分法预计参数反演程序,通过设计实验,对PSO算法反演概率积分法预计参数的可靠性、抗粗差干扰能力、抗观测点缺失能力及对初值的依赖性等四个方面进行研究。结果表明:运用PSO算法可以准确的反演出概率积分法预计参数,算法对随机误差和测点缺失有较强的抗干扰能力。在给定初值误差不大于10%时,初次反演结果令人满意;初值误差不大于50%时,下沉系数和主要影响角正切反演结果,不受初值影响。进一步分析表明,将反演参数二次回带重新反演可获得较为准确的结果,同时,适当增加初始种群规模,可提高参数反演的准确性和可靠性。
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