金属矿山
金屬礦山
금속광산
METAL MINE
2012年
6期
94-96
,共3页
遗传算法%最小二乘支持向量机%GPS高程异常
遺傳算法%最小二乘支持嚮量機%GPS高程異常
유전산법%최소이승지지향량궤%GPS고정이상
针对传统GPS高程异常反演方法中存在的不足,首先采用遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数,然后用于反演GPS高程异常.实验表明,在有限样本情况下,GA - LSSVM模型不仅发挥了LSSVM处理小样本数据的能力,而且通过GA优化后的LSSVM能够选择出合适的参数,反演得到高精度的GPS高程异常.通过对测试样本的反演精度进行评定,得到的GA - LSSVM反演GPS高程异常可以推广到实际应用中.
針對傳統GPS高程異常反縯方法中存在的不足,首先採用遺傳算法優化最小二乘支持嚮量機的參數,然後用于反縯GPS高程異常.實驗錶明,在有限樣本情況下,GA - LSSVM模型不僅髮揮瞭LSSVM處理小樣本數據的能力,而且通過GA優化後的LSSVM能夠選擇齣閤適的參數,反縯得到高精度的GPS高程異常.通過對測試樣本的反縯精度進行評定,得到的GA - LSSVM反縯GPS高程異常可以推廣到實際應用中.
침대전통GPS고정이상반연방법중존재적불족,수선채용유전산법우화최소이승지지향량궤적삼수,연후용우반연GPS고정이상.실험표명,재유한양본정황하,GA - LSSVM모형불부발휘료LSSVM처리소양본수거적능력,이차통과GA우화후적LSSVM능구선택출합괄적삼수,반연득도고정도적GPS고정이상.통과대측시양본적반연정도진행평정,득도적GA - LSSVM반연GPS고정이상가이추엄도실제응용중.
