建筑工程技术与设计
建築工程技術與設計
건축공정기술여설계
Architectural Engineering Technology and Besign
2014年
25期
956-957
,共2页
孟京%刘宝盈%李雷
孟京%劉寶盈%李雷
맹경%류보영%리뢰
SVM%GPS高程拟合%高程异常
SVM%GPS高程擬閤%高程異常
SVM%GPS고정의합%고정이상
本文介绍了SVM的基本原理和拟合模型，研究了选取不同的核函数、不同的误差惩罚参数C、不同的核参数g、不同的学习样本数对GPS高程拟合精度的影响规律。研究结果表明，采用RBF核函数具有最好的拟合效果，过大和过小C、g值都不能取得好的拟合效果，学习训练时应尽可能多的提高学习样本的数量以提高拟合精度。
本文介紹瞭SVM的基本原理和擬閤模型，研究瞭選取不同的覈函數、不同的誤差懲罰參數C、不同的覈參數g、不同的學習樣本數對GPS高程擬閤精度的影響規律。研究結果錶明，採用RBF覈函數具有最好的擬閤效果，過大和過小C、g值都不能取得好的擬閤效果，學習訓練時應儘可能多的提高學習樣本的數量以提高擬閤精度。
본문개소료SVM적기본원리화의합모형，연구료선취불동적핵함수、불동적오차징벌삼수C、불동적핵삼수g、불동적학습양본수대GPS고정의합정도적영향규률。연구결과표명，채용RBF핵함수구유최호적의합효과，과대화과소C、g치도불능취득호적의합효과，학습훈련시응진가능다적제고학습양본적수량이제고의합정도。
