摘要
利用MATLAB神经网络工具箱中RBF神经网络函数进行高程异常值的拟合,结合工程实例论述了利用穷举法来获取RBF函数的散布常数(分布密度)Spread和隐层神经元个数mn两个关键参数最佳估值的问题,并将模型预测值与单基准站RTK测量结果比较,表明建立的模型具有实际应用意义。
The paper introduced RBF neural network to convert GPS height with MATLAB neural network toolbox,and disscussed the methods of deciding two key parameters：spread and mn with exhaustive method.It also compared the best value for a given practice,and drew some conclusions,which hoped to get a wide variety of practical applications.
出处
《城市勘测》
2011年第3期65-67,共3页
Urban Geotechnical Investigation & Surveying
基金
徐州师范大学自然科学基金资助项目(08XLA14
09XLR14)
