基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法研究的综述报告.docx

基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法研究的综述报告
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模仿人类神经系统控制信息处理的数学模型，是现代计算机科学、计算智能领域的研究热点之一。其独特的模式识别与自适应学习能力，使其适用于不同领域的数据模型建立与预测、分类等问题。本综述报告旨在介绍基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法的研究现状、方法、应用及存在的问题。
一、研究现状
GPS高程异常拟合是指将GPS测量得到的高程数据进行异常点检测和处理的方法，以提高数据的精度和减少误差。目前，大量研究表明，基于人工神经网络的高程异常拟合方法在处理高程数据方面具有很大的优势。
目前的研究已经发现，基于人工神经网络的高程异常拟合方法与传统的计算方法相比，可以更加准确地检测异常点，并且在数据拟合和模型预测方面具有更高的准确性。因此，在地理信息系统、土地资源环境监测、自然资源管理以及城市规划等领域应用广泛。
二、方法
人工神经网络的高程异常拟合方法可以分为两个主要部分：模型训练和预测。
1.模型训练
基于人工神经网络的模型训练主要包括数据预处理、网络结构设计和参数设置等步骤。其中数据预处理一般是对高程数据进行异常点检测和处理，可以采用一些常规的方法，如箱线图检测、3σ检测等；网络结构设计通常包括网络层数、节点数和权重值等参数设置；参数设置则包括学习率、最大迭代次数、误差精度等。
2.预测
在模型训练完成后，可以使用训练得到的模型预测新的高程数据。对于给定的高程数据，网络会输出一个预测值，然后与实际值进行比较，并进行误差分析，确定预测精度和模型优化的方向。
三、应用
基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法已经在许多领域得到了广泛应用。例如：
-地质灾害监测：通过对地质灾害观测点的GPS高程数据进行异常点检测和处理，可以减少深部监测数据的误差，提高预测精度；
-地表形变研究：通过对GPS高程数据进行异常点检测和处理，可以降低地表形变监测数据的误差，提高测量精度和减少漏报现象；
-地形降噪：通过对GPS高程数据进行处理，可以消除地形测量中的杂波、噪声等干扰，提高数据精度和质量。
四、存在的问题与展望
目前，基于人工神经网络的GPS高程异常拟合方法已经逐渐成为处理高程数据的主要方法之一。但也存在一些问题。例如：网络结构的优化、参数设置和训练集的选择等问题，这些问题限制了模型的预测精度和应用范围。未来，需要进一步探究高效的网络结构和优化算法，并探索更加合适的参数设置和训练集选择方法，以提高该方法在应用中的性能和效率。