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基于GA-SVM的GNSS高程拟合应用研究
文献摘要：
在支持向量机GNSS高程拟合应用中,通常采用交叉验证法来寻找训练模型的最优参数,但该方法有可能会陷入局部最优而难以提高模型精度.本研究采用具有全局寻优能力的遗传算法来优化支持向量机的参数,并建立GA-SVM模型对GNSS高程数据进行拟合.通过对比交叉验证表明,GA-SVM在GNSS高程拟合中具有更好的效果,内符合精度和外符合精度均达到毫米级.
文献关键词：
遗传算法;支持向量机;高程拟合;交叉验证
中图分类号：
作者姓名：
方云波
作者机构：
上海卫宸测绘科技有限公司,上海 200100
文献出处：
引用格式：
[1]方云波-.基于GA-SVM的GNSS高程拟合应用研究)[J].河南科技,2022(12):13-16
A类：
B类：
GA,GNSS,高程拟合,交叉验证法,训练模型,最优参数,局部最优,模型精度,全局寻优,寻优能力,优化支持向量机,高程数据,内符合精度,外符合精度,毫米
AB值：
0.320084
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