基于IA-BP算法的GPS高程拟合误差补偿方法

摘要

BP算法是校正GPS高程拟合误差的常用手段,但传统BP算法易陷入局部极小,使测量结果的精度稳定性差.提出一种基于免疫算法(IA)和BP神经网络结合的优化算法,利用IA进行全局搜索,然后,调用BP算法进行局部搜索.实验结果表明:该优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免传统BP算法易陷入局部极小,并可保持其高预测精度,收敛速度快,具有寻优的全局性和精确性,进而提高了测量精度,且神经网络的GPS高程拟合误差与标准值间的相对误差均方差小于0.0422,相对误差均值小于0.0472,相对误差最大值小于0.0503.