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CPSO优化FLS-SVM应用于山区地形的GPS高程拟合研究

ISSN号：0494-0911
期刊名称：《测绘通报》
时间：0
分类：P228.49[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
作者机构：[1]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院, [2]应急平台信息技术河南省工程实验室, [3]郑州师范学院
相关基金：国家自然科学基金(61163017);郑州市科技创新团队(112PCXTD344);郑州轻工业学院博士科研基金(2010BSJJ006)

关键词：模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVW), 混沌粒子群优化, 地形改正, 高程异常

中文摘要：

针对山区样本数据有限的情况,提出一种支持小样本数据处理和高抗噪声能力的模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)方法。采用基于混沌粒子群(CPSO)的向量机模型参数优化方法,避免了人为参数选择的不确定性,并考虑山区地形起伏的影响,引入地形改正量构建支持向量机训练模型。试验结果表明,考虑地形起伏在内的基于CPSO优化的FLS-SVM模型与传统拟合算法(如PSO-LSSVM和GA-LSSVM)相比,能够利用有限样本获得更高精度的拟合效果,适用于SRTM正高数据获得正常高的应用。

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