基于RBF神经网络的线路工程似大地水准面精化模型研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com薹王．经．雯垫型婴窭j．．．一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一要墨量重目团基于RBF神经网络的线路工程似大地水准面精匕模型研究高西峰(陕西省电力设计院，陕西西安710054)摘要：由于我国新一代CQG2000似大地水准面不能满足实际需要，本文引入基于径向基的神经网络模型用于似大地水准面的精化，取得了较好的结果。经实例验证：如果拟合点的取样间隔少于5km，参数选取合适，可以得到与四等水准测量精度相当的似大地水准面。关键词：似大地水准面；精化，GPS；水准，RBF神经网络．中图分类号：P2文献标志码：A文章编号：16719913(2008)03-0020—04R

2、esearchonQuasigeoidRefinementModelofLineProjectBaseonRBFNNGAOXi—feng(ShannxiElectricPowerDesignInstitute，Xian710054，China)Abstract：BecauseChina，sCQG2000cannotmeetactualneeds，thispaperintroducedtheRBFneuralnetworkmodeltorefinequasi—geoidandachievedgoodresults．Itprovesthatiffittingselectionpointsint

3、ervalaYelessthan5kmandparametersareselectedproperly，itcanachievequasi—geoidwhichaccuracyisequivalentwithIVgradelev-elingsurvey．Keywords：refinement；quasi—geoid；GPS；leveling；RBFNN．社会发展日新月异，许多基础性的国家建地水准面能达到相应的分辨率和精度，GPS测设，如铁路、公路、石油与燃气管道、水渠与量结合(似)大地水准面就可以代替繁重的几排灌管道、电力设施中的输电线路、能源开发何水准测量工作。项目中的石油物探、重力测量

4、、磁法测量等等，1似大地水准面的研究现状都集中在一个狭长的带状区域内，这些工程统称为线路工程。在线路工程的带状区域内，利2O世纪9O年代以来，世界各国和地区大地用GPS定位技术提供的大地高，配以一定精度水准面的精化有了很大进展，分辨率和精度水的区域性似大地水准面精度，便可得到一定精平提高了一个数量级：从1994年开始，欧洲先度的正常高，将大幅度减少外业工作量并降低后推出EGG94，EGG95，EGG96和EGG97序列生产成本，同时又可以加快该区域的工程建设。欧洲重力似大地水准面解，最新的EGG97以(似)大地水准面是大地测量的高程起算1．0×1．5格网表示，通过比较，其中、长波系面。现代

5、GPS水准测量出现后，只要(似)大统误差为±8．0cm，短波误差信号为±1．3cm；收稿日期：2008-02-13作者简介：高西峰(1976一)，男，陕西富平人，硕士，助工。2o电力勘测设计20年吣月第3期维普资讯http://www.cqvip.com露暑置冒翟ll⋯．．．～⋯⋯⋯⋯⋯．．．．j点王曼终堡堕堡耍型研窭美国最新的区域大地水准面模型为GEOID99。分辨率达到1×1，精度为±(2．0～2．5)cm，砰由GPS椭球高转换为正高的绝对精度为4．6cm。蠼任意距离两点高差的精度为±2．0cm。美国正在考虑利用新一代卫星重力计划CHAMP、GRACE和GOCE，进一步改进大地水准面使

6、其达到传统水准测量的精度；加拿大大地水准面模型为GSD95，将GSD95和GPS水准大地水准面拟合图1RBF网络结构后经分析表明GSD95在几十公里距离上具有±(5～10)cm的精度。图1为一个具有n—in一1结构的RBF网络。当前，我国新一代CQG2000(ChinaQuasi．第一层为输入层，由信号源节点组成；第二层Geoid2000)似大地水准面已经确定。但是，由为隐含层，以径向基函数作为激励函数，其单于我国大部分重力数据的分辨率只能达到5×元数视所描述问题的需要而定；第三层为输出5(约占总数据的59．5％)，而且在西部地区只层，它对输入模式的作用做出响应。在径向基能达到15×15，

7、甚至有时达30×30，检核结函数网络中，从输入层到隐层的变换是非线性果证实CQG2000在大陆部分的似大地水准面高的，隐层的作用是对输入向量进行非线性变换，程异常在东经102。以东地区，中误差为±0．3而从隐层到输出层的变换是线性的，也就是网in，在东经102。以西、北纬36。以北和以南地络的输出是隐节点输出的线性加权和。区，中误差分别为±0．4in和±0．6in。径向基函数是以权值向量和阈值向量之间由于我国新一代的CQ