[發(fā)明專利]精確確定區(qū)域高程異常的方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810022646.4
• 申請日: 2008-07-18
• 公開（公告）號: CN101319893A
• 公開（公告）日: 2008-12-10
• 發(fā)明（設計）人: 胡伍生;沙月進
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G01C5/00
• 分類號: G01C5/00;G06N3/06
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 葉連生

1、一種精確確定區(qū)域高程異常的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

a.確定區(qū)域經度范圍和緯度范圍，在區(qū)域內選取數量S大于等于10個的“測量控制點”，并均勻分布于整個區(qū)域，

b.通過野外測量，采集所有控制點的緯度B_i、經度L_i、大地高H_Gi、正常高H_0i的信息，其中i＝1，2，…，S，

c.信息處理，先計算各點的高程異常ξ_i＝H_Gi-H_0i，再利用二次多項式對區(qū)域高程異常進行擬合，根據控制點信息建立S個誤差方程式，誤差方程式通式為：

vi=b0+b1·ΔBi+b2·ΔLi+b3·ΔBi2+b4·ΔBi·ΔLi+b5·ΔLi2-ξi]]>

寫成矩陣形式為：

VS×1=AS×6·X6×1-lS×1]]>

其中，VS×1=v1v2···vS,]]>AS×6=1ΔB1ΔL1ΔB12ΔB1·ΔL1ΔL121ΔB2ΔL2ΔB22ΔB2·ΔL2ΔL22··················1ΔBSΔLSΔBS2ΔBS·ΔLSΔLS2,]]>X6×1=b0b1···b5,]]>lS×1=ξ1ξ2···ξS,]]>

ΔB_i＝B_i-B₀，B0=1SΣi=1SBi,]]>ΔL_i＝L_i-L₀，L0=1SΣi=1SLi,]]>然后，按照下式計算待定參數X的估計值：

X6×1=b0b1···b5=(ATA)-1·ATl,]]>

d.神經網絡模擬：先根據下式計算各點的二次多項式擬合值ξ′和多項式擬合偏差值Δξ：

ξi′=b0+b1·ΔBi+b2·ΔLi+b3·ΔBi2+b4·ΔBi·ΔLi+b5·ΔLi2]]>

Δξ_i＝ξ_i-ξ′_i

然后，將控制點的測量數據和計算數據按3×P×1的網絡結構構成學習樣本，利用神經網絡BP算法進行訓練，

d1.BP網絡的輸入層元素個數為3，分別為：緯度B、經度L、ξ′，

d2.BP網絡的隱含層元素個數為P，P值計算公式為：P＝15+INT(S/10)，

d3.BP網絡的輸出層元素個數為1，為：Δξ，

神經網絡訓練結束后，實質上就得到了該區(qū)域Δξ的神經網絡計算模型，該區(qū)域內任意點的多項式擬合偏差值Δξ^*均可根據該神經網絡模型計算得到，

e.模型精化公式為：ξ^*＝ξ′+Δξ^*，式中，ξ′為二次多項式擬合值；Δξ^*為多項式擬合偏差值；ξ^*為經過模型精化之后的高程異常計算結果，即高程異常值；

f.選擇格網值，選擇1′×1′，將區(qū)域格網化，格網化之后，計算所有格網點的大地坐標值(B、L)，然后，根據模型精化公式計算所有格網點的高程異常值ξ^*，最后，將所有格網點的大地坐標(B、L)和高程異常值ξ^*存入到一個數據庫文件中，此時，實質上，該區(qū)域的高程異常計算模型就以格網的形式建立起來了，

g.格網建立起來后，編制高程異常內插軟件，利用軟件精確計算出該區(qū)域內任意一點的高程異常值。

2、根據權利要求1所述的精確確定區(qū)域高程異常的方法，其特征在于，神經網絡BP算法中，BP網絡的結構為3×P×1：輸入層元素個數為3個，即緯度B、經度L、二次多項式擬合值ξ′；隱含層元素個數為P個，其計算公式為P＝15+INT(S/10)，S為參與模擬計算的控制點個數；輸出層元素個數為1個，即多項式擬合偏差值Δξ。