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基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
在GPS测量领域，高程异常是影响最大的误差之一。针对高程异常进行精细化的拟合和校正，可以提高GPS定位精度和可靠性。传统的高程异常拟合方法主要依赖于地形模型或地球大气模型，这些模型的精度和适用范围受到很大的限制。人工神经网络在拟合复杂的非线性问题方面具有优越性，并且可以利用多源数据进行训练，因此有望成为高程异常拟合的新方法。本研究旨在基于人工神经网络，研究GPS高程异常拟合方法，提高GPS高程定位精度和可靠性。
二、研究内容和技术路线
本研究的主要内容是基于人工神经网络，研究GPS高程异常拟合方法。具体内容包括以下几个方面：
1.收集GPS高程数据和相关的多源数据，包括地形数据、气象数据等。
2.建立人工神经网络模型，设计合适的网络结构和训练算法。
3.利用多源数据进行人工神经网络的训练，得到高程异常拟合模型。
4.采用交叉验证的方法对模型进行评估和优化。
5.将模型应用到实际GPS数据中，验证模型的有效性和可靠性。
技术路线如下：
1.数据收集和预处理：收集GPS高程数据和相关的多源数据，并进行预处理和特征提取。
2.建立人工神经网络模型：设计合适的网络结构和训练算法，优化模型参数。
3.训练模型：利用多源数据进行训练，得到高程异常拟合模型。
4.评估和优化模型：采用交叉验证的方法对模型进行评估和优化。
5.应用模型：将模型应用到实际GPS数据中，验证模型的有效性和可靠性。
三、研究预期成果
通过本研究，预期实现以下成果：
1.建立了基于人工神经网络的GPS高程异常拟合模型，具有较高的精度和稳定性。
2.验证了所提出的高程异常拟合方法的有效性和可靠性，对提高GPS高程定位精度和可靠性有重要意义。
3.提出了一种新的多源数据融合方法，能够提高人工神经网络的训练精度和拟合能力。
四、研究进度安排
1.阅读相关文献，研究现有的高程异常拟合方法和人工神经网络的应用情况，完成文献综述。
2.收集GPS高程数据和多源数据，进行数据预处理和特征提取。
3.建立人工神经网络模型，并进行参数优化和训练。
4.进行模型的评估和优化。
5.将模型应用到实际GPS数据中，验证模型的有效性和可靠性。
6.撰写毕业论文。
五、预期研究难点和对策
本研究的难点在于：
1.如何训练合适的人工神经网络模型，在保证精度的同时，避免过拟合和欠拟合问题。
2.如何处理多源数据之间的关联性，避免数据冗余和重复。
对策如下：
1.设计合适的网络结构和训练算法，通过交叉验证和正则化等方法，提高模型的泛化能力和精度。
2.利用数据融合的方法，将多源数据进行有效组合，提高人工神经网络的训练精度和拟合能力。
六、参考文献
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[2]赖镜波,飞腾.基于神经网络的GPS高程异常数据拟合方法研究[J].电路与系统学报,2019,24(5):103-109.
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