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基于小波神经网络对样本的学习可以准确地估计任何非线性的时间序列的优点,将其应用于GPS高程拟合,并与二次曲面模型进行了比较,试验结果表明,小波神经网络模型能够利用有限的样本信息获得最好的学习效果和泛化能力,其拟合精度优于常规二次曲面拟合方法。
小波神经网络在高程拟合中的应用
【摘 要】
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基于小波神经网络对样本的学习可以准确地估计任何非线性的时间序列的优点,将其应用于GPS高程拟合,并与二次曲面模型进行了比较,试验结果表明,小波神经网络模型能够利用有限的样本信息获得最好的学习效果和泛化能力,其拟合精度优于常规二次曲面拟合方法。
【机 构】
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郑州市市政工程勘测设计研究院
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2018年23期
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