基于粒子群优化算法的ＬＳ_ＳＶＭ的ＧＰＳ高程拟合

在ＧＰＳ高程拟合中，传统拟合方法存在多数据、过学习、泛化能力弱等缺点，导致拟合结果精度欠缺，为此提出了ＬＳ^_ＳＶＭ拟合模型。利用粒子群算法对ＬＳ^_ＳＶＭ模型的初始参数进行了优化，通过实测数据对该模型进行了分析。实验结果表明，基于粒子群算法优化的ＬＳ^_ＳＶＭ模型较传统单一的二次曲面拟合法、ＢＰ神经网络、ＬＳ^_ＳＶＭ等模型拟合精度高。