| 基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的GPS高程异常拟合技术 |
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| 引用本文： | 宋亚宏,岳建平,李静,刘斌. 基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的GPS高程异常拟合技术[J]. 勘察科学技术, 2016, 0(4): 19-21. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3946.2016.04.005 |
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| 作者姓名： | 宋亚宏 岳建平 李静 刘斌 |
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| 作者单位： | 河海大学地球科学与工程学院 南京市210098 |
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| 摘 要： | 为了有效地解决最小二乘支持向量机(LSSVM)进行高程异常拟合时,人工选择参数造成拟合精度损失的问题.该文采用人工鱼群算法(AFSA)对参数进行优化选择,提高了最小二乘支持向量机拟合精度.通过分析,AFSA-LSSVM模型在样本点较少时拟合残差均小于5mm,差值标准差为2.6mm,表明该算法优于传统的拟合方法.
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| 关 键 词： | 人工鱼群算法 最小二乘支持向量机 高程拟合 高程异常 |
GPS Elevation Abnormal Fitting Technique based on Least Squares Support Vector Machine and Artificial Fish Swarm Algorithm |
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| Keywords: | artificial fish swarm algorithm (AFSA) least squares support vector machine (LSSVM) height fitting height anomaly |
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