基于BP神经网络的GPS高程拟合开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球导航卫星系统（gnss）技术的快速发展，gps定位技术已广泛应用于测绘、导航、交通等领域。

相较于传统的测量方法，gps定位技术具有效率高、精度高、成本低等优点，尤其在高程测量方面展现出巨大优势。

然而，由于受地球大气层、卫星轨道误差、多路径效应等因素的影响，gps观测值不可避免地存在误差，导致直接获取的gps高程与真实高程之间存在偏差，因此需要进行高程拟合以提高gps高程精度。

2. 本选题国内外研究状况综述

gps高程拟合作为测绘领域的重要研究方向，多年来国内外学者进行了大量的研究，并取得了一系列成果。

以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.gps高程系统概述：介绍gps高程系统的基本概念、组成部分、工作原理，以及影响gps高程精度的主要因素。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和结果分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析：通过查阅文献、学习相关理论知识，深入理解gps高程拟合的基本原理、传统方法的优缺点，以及bp神经网络的基本概念、算法和应用。

2.模型构建：基于bp神经网络的原理，构建gps高程拟合模型。

确定模型的输入输出参数，选择合适的网络结构、激活函数、训练算法、学习率等关键参数，并对模型进行初始化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于bp神经网络的gps高程拟合新方法，将bp神经网络的非线性映射能力应用于gps高程拟合，以提高gps高程测量的精度。

2.构建了一种新的gps高程拟合模型，通过优化模型结构和参数，提高了模型的拟合精度和泛化能力。

3.利用实际gps观测数据对所构建的模型进行了验证，实验结果表明，该方法能够有效提高gps高程拟合精度，尤其是在地形起伏较大的地区，具有较好的应用前景。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 冯光雪, 黄华兵, 王坚, 等. 基于遗传算法优化bp神经网络的滑坡位移预测[j]. 岩土力学, 2019, 40(s2): 417-424.

[2] 李金, 王建荣, 赵超. 基于bp神经网络改进的gps高程拟合[j]. 测绘与空间地理信息, 2020, 43(12): 158-161.

[3] 魏巍, 赵超. 基于pso-bp神经网络的gps高程拟合[j]. 测绘科学, 2021, 46(3): 49-54.