1. 毕业设计（论文）主要目标：
由于GPS是在特定的参考椭球面上确定高程，也就是所谓的大地高，而在实际工程上采用的是基于似大地水准面的正常高，因此GPS在高程上的定位精度比较低。但通过计算相应点位的高程异常值，就可以实现高程系统的转换，从而将大地高转为常用的正常高。用BP神经网络进行GPS高程拟合，需要理解BP算法的流程以及需要的数据，并在MATLAB中进行该算法的编程，通过编程得到的程序可以代入数据求得训练集中误差和工作集中误差，并与其他方法的高程拟合误差进行比较，当然BP算法的拟合高程也要符合相应的精度要求。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文的主要内容是使用MARLAB软件进行BP神经网络的编写，并用此程序对用GPS测得的经纬度数据以及大地高和水准测量测得的正常高数据进行拟合，拟合时要选择分布均匀的点作为训练集，再选择一些点作为工作集，用训练集中的点进行网络训练，再将训练好的网络进行仿真后对工作集中的点进行拟合，就可以得到拟合点的正常高。该程序还能够得到训练集中误差和学习集中误差，并依据此进行精度的评定和与其他拟合方法的分析。
3. 主要参考文献
[1]闻新,周露,李翔,张宝伟.MATLAB神经网络仿真与应用[m].北京:科学出版社,2003.
[2]蔡昌盛,高井祥.面向 MATLAB 转换 GPS 高程的神经网络方法[J].四川测绘,2007(4):67- 70.
[3]刘成龙,杨天宇.基于 BP 神经网络的 GPS 高程拟合方法的探讨[J].西南交通大学学报,2007(2):148- 152.
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