李波
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：天津市测绘院更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学更多>>
- 两种对流层延迟模型对不同海拔地区模拟效果的比较与分析被引量：2
- 2017年
- 对流层延迟是GPS传播过程中的主要误差源之一,误差的量级足以对观测数据的质量产生影响。在一般的工程应用中,大多采取建立对流层延迟模型的方式消除对流层延迟的影响。本文在编程实现Hopfield模型和Saastamoinen模型的基础上,结合IGS提供的BJFS、URUM、LHAZ测站的气象数据、对流层延迟参考值,分析了在不同海拔高度下对流层延迟模型值和参考值之间的差异。结果表明,随着测站海拔高度的增加,天顶方向对流层延迟逐渐减小,模型间差值逐渐增大。对于高海拔地区,Saastamoinen模型对天顶方向延迟的模拟效果更好。当卫星高度角减小时,模型间差值逐渐增大。测站越高,模型间差值越大。所以对高海拔地区的观测数据进行处理时,选择合适的延迟模型显得十分必要。
- 柳华桥李波戴鑫贾志强
- 关键词：海拔卫星高度角
- 两种对流层延迟修正模型的比较与分析
- 2016年
- 在高精度GPS变形监测数据处理中，对流层延迟是影响其精度的主要误差源之一，需设法对其进行改正。最常用的方法是使用模型改正，在编程实现Hopfield模型和Saastamoinen模型的基础上，结合CDDIS提供的．zpd格式对流层延迟参考值，对比分析了对流层延迟模型值和参考值之间的差异。结果表明，两种对流层延迟模型在天顶方向吻合很好。随着高度角的减小，模型差异逐渐增大。当高度角在10°左右时，模型差值甚至达到23～24cm。因此，观测数据的处理需要根据测站情况，选择合适的对流层延迟模型，以改善定位的精度，获得好的定位结果。
- 胡云龙李波柳华桥黄祖登
- 关键词：卫星高度角
- 标准BP神经网络算法和附加动量法在沉降监测中的应用研究被引量：5
- 2016年
- 在沉降监测工程实践中,由于采用的预测方法和项目沉降趋势的不同,预测结果的精度会有差异。而随着应用的不断深入,对现有算法进行改进以发挥算法的优势,成为目前预测算法研究的主流。在本文的研究中,编程实现了标准BP神经网络算法和附加动量法。通过研究学习率对标准BP神经网络算法的影响,确定学习率的大小。然后,研究了动量项对附加动量法收敛速度的影响,确定了动量项的取值。最后,对两种算法的稳定性和算法的效率以及预测精度等方面进行比较,探究两种算法的特点。
- 李波柳华桥戴鑫贾志强
- 关键词：沉降监测BP神经网络
- 附加动量法和基于遗传算法附加动量法的实现与在沉降监测中的应用研究
- 2017年
- 在沉降监测工程实践中,根据沉降趋势的特点,而采用不同的预测算法,有助于提高沉降预测结果的精度。由于算法各自的局限性,综合不同算法各自的优势,成为目前预测算法研究的热点。本文在编程实现附加动量法和基于遗传算法的附加动量法的基础上,研究了种群规模对基于遗传算法的附加动量法收敛速度的影响,确定了种群规模的大小。最后,结合样本数据,对两种算法的收敛速度以及预测精度通过量化的指标进行比较。本文的结论对沉降监测的工程实践具有一定的借鉴意义。
- 廉光伟柳华桥李波
- 关键词：沉降监测
