GPS高程拟合方法及其精度研究测绘毕业论文

XXX：GPS高程拟合方法及其精度研究辽宁工程技术大学成人教育学院毕业设计（论文）5453-GPS高程拟合方法及其精度研究

目录摘要 -1-Abstract -2-0前言 -3-1GPS高程测量 -6-1.1高程系统及其相互关系 -6-1.1.1大地水准面与正高 -6-1.1.2似大地水准面与正常高 -8-1.1.3参考椭球面与大地高 -8-1.1.4不同高程系统间的关系 -9-1.2高程测量原理 -9-1.2.1一般高程测量 -9-1.2.2GPS高程测量 -10-1.3GPS高程精度 -11-1.3.1GPS定位中的误差源 -11-1.3.2消除或削弱误差的方法 -12-1.3.3GPS高程精度评定 -13-2基于数学模型的GPS高程转换方法 -16-2.1等值线图示法 -16-2.2狭长带状区域线性拟合法 -16-2.2.1多项式曲线拟合法 -17-2.2.2正交函数曲线拟合法 -19-2.2.3Akima曲线拟合法 -22-2.3曲面拟合法 -24-2.3.1多项式曲面拟合法 -24-2.3.2平面及平面相关拟合法 -26-2.3.3多面函数曲面拟合法 -26-2.4地球重力场模型拟合法 -28-2.5地球重力场结合GPS水准拟合法 -29-3基于BP神经网络的GPS高程转换方法 -30-3.1引言 -30-3.2神经网络的基本原理 -31-3.2.1人工神经元网络的基本概念 -31-3.2.2简化的神经元数学模型 -32-3.2.3人工神经网络的基本特征 -33-3.3神经网络的BP算法 -33-3.3.1BP网络算法的思路 -34-3.3.2BP算法的数学描述 -34-3.4BP网络算法的计算机实现 -36-3.5BP网络结构分析 -37-3.5.1初始权重的设置 -37-3.5.2激活函数 -37-4GPS拟合实例应用分析 -39-4.1GPS高程拟合方法的选择 -40-4.2GPS高程拟合的神经网络模型 -41-4.2.1神经网络学习样本 -41-4.2.2网络的拓扑结构 -41-4.2.3BP网络模型试验研究 -42-4.3实验对比结果 -46-4.4结果分析 -47-5结论 -49-5.1总结 -49-5.2展望 -50-致谢 -51-参考文献 -52-摘要GPS高程拟合是GPS研究领域的一个热点。提高GPS的定位精度以及GPS高程转换精度，可以得到较高精度的GPS水准高程。实践证明根据实际情况选择正确的转换方法获得的GPS水准高程的精度可以广泛地应用到工程、变形监测等各个方面中去，这将拓宽GPS的应用领域，真正的实现GPS的三维优越性。使备受青睐的GPS有更好的应用前景。本文系统的研究了GPS高程拟合原理，分析了各种拟合模型，论述了影响GPS高程的误差源和改正方法，以及精度评定的标准。论文首先探讨了高程测量的基本原理，其中分别介绍了经典水准测量、GPS高程测量。并分析了在施测过程中造成GPS高程的误差的原因，及精度评定标准。其次分析和探讨了GPS高程转换的方法，将其分为四种类型:线性拟合模型、平面拟合模型、地球重力场模型拟合法、地球重力模型与GPS水准相结合法。并介绍了有关参考椭球面与大地高、大地水准面与正高、似大地水准面与正常高的概念。然后详细的论述了BP神经网络的基本原理，及在GPS高程拟合中的应用。最后用BP神经网络拟合法以及多项式曲线拟合法两种方法对同一组数据进行拟合、对比与分析。关键词：GPS高程;GPS高程拟合;精度分析;BP神经网络AbstractGPSheightfittingisahotresearchfieldofGPS.ImproveGPSPositioningprecisionandaccuracyofGPSheightconversion,itcangetthehighprecisionGPSlevelingelevation.ThepracticehasprovedaccordingtotheactualsituationofchoosingthecorrectmethodofconversionofGPSlevelingaccuracycanbewidelyelevationofappliedtoengineering,deformationmonitoring,etc,thiswillbewidenedtoapplicationfieldofGPS,reallyrealizethesuperiorityofGPS3d,MakechoiceofGPShavebetterprospect.ThepaperstudiestheelevationofGPSsystem,analyzesthefittingtheprincipleoffittingmodel,theinfluenceGPSheightoftheerrorsourcesanditscorrectmethod,Andintroducesprecisionevaluationstandard.Thesisdiscussedthebasicprincipleofelevationmeasurement.AtfirstitintroducesclassiclevelmeasurementandGPSheightmeasurement.AnalyzestheprocessofGPSheightmeasurementerrorscausedbythereasons,andprecisionevaluationstandard.ThenanalyzesanddiscussesthemethodoftransformationofGPSheight,whichisdividedintofourtypes:linearfittingmodel,planefittingmodel,earthgravitymodelfittingmethod,thegravitymodelincombinationwithGPSleveling.Andintroducesreferenceellipsoidandgeodeticheight,geoidandorthometric,likethegeoidandnormalheight.AfterthatwediscussesindetailthebasicprinciplesofBPneuralnetwork,andtheapplicationinGPSheightfitting.LastwithBPneuralnetworkandthepolynomialcurve-fittingmethodoftwofittingthesamedate,contrastresults,andanalysisprecision.Keywords：GPSheight;GPSheightfitting;analysisprecision;BPneuralnetwork.0前言全球卫星定位系统(GPS)是由美国计划自1973年起步，1978年首次发射卫星，1994年完成24颗中等高度圆轨道(MEO)卫星组网，历时16年建成，整个系统由空间部分、控制部分、和用户部分组成，它能在全球范围内，向任意多用户提供高精度的、全天候的、连续的、实时的三维测速、三维定位和授时[1]。正是由于GPS系统定位精度高，不受天气、气候、昼夜影响，使它在军事、地学研究、交通运输等诸多领域得到了广泛的应用与研究，它的建立使导航技术以及定位技术产生了根本性变革。全球定位系统在测绘领域广泛应用，对经典的测绘技术产生了不小的影响，把测绘技术带入了一个崭新的时代，可以说是人类测绘史上的一次深刻的技术革命。GPS定位技术在各个方面得到了广泛的应用，尤其在测绘领域，在此领域中GPS定位技术主要表现在建立各级平面控制网方面，它集数据采集、处理、传输、分析于一体，GPS定位技术的主要成就在于GPS平面坐标的应用上，而GPS高程并没有得到很好的应用，因为在日常中所采用的高程系统通常是正常高系统，它是以似大地水准面为基准面的高程系统，而GPS高程则是大地高，大地高是以参考椭球面为基准面。由于参考面的不同，GPS高程不能直接应用于工程及各个领域中。相对于传统测量高程的方法，GPS高程既有优点也有缺点，优点是实时，快速，需要较少的人力，缺点是不能直接应用于实际应用中。但随着社会的高速发展，测量技术的日益进步，软件的更新，GPS高程也受到了越来越多的关注，“高程现代化”[2]的概念近年来被人们所熟知，它主要由以美国大地测量局为代表所提出的关于测定高程理念的一种思想。“高程现代化”的核心思想就是在测量高程时，采用GPS测量高程，而不是传统的经典精密水准测量。这种思想的提出为GPS高程测量提供了发展空间。传统的测量方法费时、费力、费钱。而GPS高程测量将节省大量的时间、人力、经费。所以提高GPS的精度，转换GPS高程为正常高成了目前研究GPS高程的热点[3]。GPS高程转换是指由GPS所测得的大地高转换为正常高。国内外在GPS高程转换的方法上做出了比较成熟研究成果。本文就是在国内外研究的基础上对GPS高程转换及GPS高程转换后的精度进行探讨。GPS高程转换的方法以及在转换时所用的拟合模型都是影响GPS高程.精度的因素。GPS高程精度主要取决与实际施测方法和高程拟合方法，如果想要得到高精度的GPS高程，必须每一个环节都要认真对待，测量大地高时要保证测量的精度，避免或减小误差的出现，高程拟合时要选择正确的拟合模型，使拟合后的成果能够符合工程应用的精度要求。这样才能保证GPS转换后的高程精度。在GPS高程拟合时处理大量的数据使不能快速及时准确的得出正常高，运用MATLAB软件帮助我们快速准确的拟合GPS高程，在以后的应用中将更为广泛。1992年国家测绘局制定了我国第一部《全球定位系统GPS测量规范》，其中将GPS控制网分为A一E五个级别。所以说GPS定位技术完全可以进行传统的一，二，三，四等平面控制测量。然而虽然;可以解算GPS相对定位的基线向量，从中得出高精度的大地高，但是由于受到种种限制我们在将大地高转换为正常高的过程中，使得得到的大地高的精度并不高。这使GPS的应用受到了限制。研究GPS高程的目的可以分为两个方面，一个是如何在实施GPS高程测量过程中提高GPS高程精度，二是在得到GPS高程数据后，如何对GPS高程进行数据处理，精确求定GPS点的正常高，这点也是我们研究GPS高程的意义所在。由于GPS测量得到的高程是以WGS一84椭球为参考面的大地高，大地高不具备物理意义，我国所采用的高程是正常高系统，正常高是以似大地水准面为参考面，大地高和正常高之间存在着高程异常值否，所以就要把GPS测量的大地高和正常高做出转换才能进行实际应用，在转换过程中求出高程异常值，然后根据拟合模型求出所有GPS点的正常高，本文所研究的就是如何在拟合GPS高程点时能更迅速，更准确的求出相应的正常高。研究GPS高程的意义在于研究GPS高程在测量过程中的精度究竟与哪些因素有关，如何提高GPS高程测量的精度，在数据处理过程中，将大地高转换为正常高又与那些因素相关，得到的正常高能否在实际应用得到广泛的应用，怎样才能真正的体现GPS测量的三维优越性。这是本课题讨论的重点。对于GPS高程的应用与精度分析的研究不仅有着其重要的理论意义，更重要的是具有非常重要的现实意义，并且有着广阔的应用前景。本文主要研究GPS高程的拟合和精度分析。在实际应用中如何实现GPS提供精确三维坐标的优越性，如何才能提高GPS高程测量的精度。其中研究重点在如何实现转换GPS高程为正常高，计算高程异常值的方法。全文共分为五个章节，各个章节的主要内容如下:(1)“摘要”。简述了GPS的产生及其在社会领域中的重要地位，GPS高程相对于传统经典水准测量有哪些优缺点，以及用来GPS高程拟合国内外常用的方法。(2)“GPS高程测量”。这个章节主要介绍GPS高程测量的原理及一般高程测量方法，以及GPS高程测量的相关问题。其中包括水准面、大地水准面、似大地水准面的定义;大地高系统、正高系统、正常高系统的定义;影响GPS高程测量精度的因素以及GPS高程的精度评定指标等。(3)“GPS高程转换的方法”。本章节主要介绍了应用中用到的转换方法，其中归纳为五类转换方法:线状拟合模型、平面拟合模型、曲面拟合模型、重力场拟和法及BP神经网络法，前四类方法是基于数学模型的拟合法，其中又可细分为几种具体方法，BP神经网络法是新兴的转换方法，因此做了比较详细的分析与论述。并分别介绍了各个拟合方法的优缺点和它们各自的适用范围，最后介绍了在地形复杂地带应适用分区拟合的方法。(5)“GPS高程转换实例分析”，本章节以宿淮铁路为例子，对其中的部分GPS数据进行了处理，且使用了多项式曲线拟合法和BP神经网络法对其进行拟合，根据两种方法对数据的拟合结果以及拟合成果精度的分析，得出了BP神经网络拟合法精度优于多项式曲线拟合的结论。(6)“总结和展望”。对论文进行了总结，以及要进一步解决的相关问题。1GPS高程测量在采用传统地面观测技术确定地面点位置时，通常是分别独立确定平面位置和高程的，这是由于两个方面的原因，第一在两者的参考基准不一样，在测量中平面坐标是以参考椭球面为基准，高程则是以似大地水准面为基准，第二个原因是由于两者观测的方法也不相同，在测量平面坐标时通常采用测角量边的方法，高程一般是通过水准测量和三角高程测量来确定。参考基准与测量方法的不同决定了分别施测平面坐标与高程。上面所述我国采用的高程是以似大地水准面为基准面的正常高系统，当使用GPS测量时，测出的三维坐标是以参考椭球为基准面的，即大地高。大地高不能直接用于实际应用中，这就需要转换大地高为正常高，如果可以计算出点位上的大地高和正常高的高程异常，那么利用公式即可以求出大地高，所以求出高程异常就成为关键。本章介绍与高程相关的概念，以及传统的高程测量方法和GPS测量的原理。1.1高程系统及其相互关系地面点一般会有三个量值表达其空间位置信息。其中高程就是其中一个量值，它和平面坐标组合在一起表达了点的位置。水准原点和高程基准面是高程系统必不可少的两个因素。高程基准面是地球点高程的统一基准面，不同的高程系统会有不一样的高程基准面，但通常采用大地水准面作为高程基准面。我国在1957年确定青岛验潮站为我国基本验潮站，以该站收集的均50年至1956年的潮汐资料，推算的黄海平均海水面作为我国的高程起算面，并在青岛市观象山建立了水准原点。水准原点到验潮站平均海水高程为72.289m。这个高程系统称为“1956年黄海高程系统”。80年代初，国家又根据青岛验潮站1953年至1979年中取19年的潮汐资料，推算出新的国家基准面作为高程零点，由此测得青岛水准原点高程为72.2604m，将这个高程准面作为全国高程的起算面，称为“1985国家高程基准”。1.1.1大地水准面与正高重力等位面是重力位为常数的面，重力等位面有无数多个，在某一点，重力值g与两相邻大地水准面w和w+dw间的距离dh之间具有下列关系:(1一l)从公式中可以看出，邻近的等位面不一定平行，这是由于重力等位面上点的重力值不一定相等造成的，大地水准面是无数重力等位面中的其中一个，通常把其看作是与平均海水面一致的重力等位面。它和参考椭球面不同，它具有物理意义。大地水准面[29]是一个复杂的曲面，这是由于地球内部质量分布不均造成的，由于地球内部分布密度的差异造成了大地水准面的起伏。大地水准面是一个闭合曲面，其大致形状近似为旋转椭球。大地水准面的差距是大地水准面与参考椭球面的距离，通常用符号N表示，如图1一1所示:图1一1似大地水准面与参考椭球面以大地水准面为参考面的高程系统被称为正高系统。地面上一点的正高是从沿着过此点的重力线到大地水准面的距离。如图1一2所示。正高的定义中采用了一些几何概念，但实际上它是一种物理高程系统。由图可以看出，垂线并不是一条直线，这是由于重力内在变化所造成的，因此物理等位面并不平行。正高用符号表示。图1一2大地高和正高参考椭球面和大地水准面之间的数学关系如下式，其几何关系可以见图1一1(1一2)其中，N为大地水准面差距，H为大地高，为正高。1.1.2似大地水准面与正常高虽然正高系统具有明确的物理定义，却有其现实的困难，这就是测定平均重力值比较困难，由于沿垂线从地面点到大地水准面之间的重力值是变化的，所以求出平均重力值如就成为必须的工作，但是正由于此，对求地面点的正高产生了阻碍。为了避免求平均重力值，就产生了正常高的概念[29]，这个概念的提出很好的解决了这个问题，其方法就是用平均正常重力值来代替，由于平均正常重力值是可以精确计算的，所以正常高相比正高容易计算。正常高是以似大地水准面为基准面的高程系统。其中似大地水准面是从地面点沿正常重力线量取正常高所得端点构成的封闭曲线，似大地水准面严格说不是水准面，但接近于水准面，通常情况下只是用于计算的辅助面。并且在海洋上的似大地水准面是与大地水准面重合的。似大地水准面与大地水准面的差值为正常高与正高之差。正高与正常高的差值大小，与点位的高程和地球内部的质量分布有关系。高程异常是沿该点的正常重力线，似大地水准面和参考椭球面之间的距离。用符号否表示。如图1一3所示。图1一3似大地水准面和参考椭球面正常高是墓地面点沿该点的正常重力线到似大地水准面的距离，符号表示为。与的关系为(1一3)1.1.3参考椭球面与大地高参考椭球面是为了数学计算而采用的与地球大小、形状接近的椭球体表面。参考椭球面是测量、计算的基准面。它是大地高的参考面。大地高[29]是某地面点沿通过该点的参考椭球面法线至参考椭球面的距离。用符号H表示。大地高本身没有任何物理意义，参考椭球面并不唯一，不同的参考椭球面决定了不同的大地高。GPS高程是以WGS一84参考椭球面为基准面的大地高。1.1.4不同高程系统间的关系大地高、正高和正常高之间的相互关系总结如下:(1一4)(1一5)1.2高程测量原理高程测量是测量中的重要工作。确定出地面点的高程正是高程测量的任务。不同的测量仪器和不同的施测方法决定了高程测量方法的不同，通常我们所采用的测量方法有:几何水准测量、三角高程测量、重力高程测量以及GPS高程测量等。其中几何水准测量是测量地面点高程最主要的方法。1.2.1一般高程测量1.几何水准测量水准测量时利用水准仪的视准线，其实是条水平视线确定两点间的高差，根据已知点的高程，利用公式求出位置点高程的过程[24]。如图2.4所示。已知地面A点高程凡，欲求未知点B点的高程。安置水准仪在A、B之间，并且在A、两点处分别各放置一个水准尺，在A、B读取水准尺的读数a和b。则A、B两点间的高差为:(1一6)如果按照水准测量的前进方向，把已知高程点A作为后视，待求点B作为前视，先后在两尺上读取读数，得到后视读数a和前视读数为b，则B点高程为。图1一4传统水准测量2.三角高程测量测量未知点位于起伏较大的地区及较高建筑物上时，通常采用三角高程测量[3]的方法。三角高程测量的基本思想是根据由测站的照准点所观测的竖直角和两点间的水平距离来计算两点之间的高差[3]。这种方法简单，且不受地形条件的制，因此在广泛地应用于测定大地控制点高程中。如图1一5所示，设A，B为地面上高度不同的两点。己知A点高程H，，自A点观测B点的竖直角为a，为两点间的水平距离，i为仪器高，u为规标高，则A、B两点间的高差为:(1一7)图1一5三角高程测量3.重力高程测量重力法重点是要求出大地水准面的非线性变化部分。需要测区内有相关的重力资料。即在使用重力高程测量[27]时要是用地形数字模型和地球重力场模型。但在一般情况下，测区内测点位高程时并没有可供利用的重力场资料，所以重力高程测量在工程中往往不被使用，而是在科学研究中作为研究对象。1.2.2GPS高程测量GPS的定位原理就是利用空间测距交会定点原理，测出人们所需的三维坐标，其中GPS高程测量是利用全球定位系统(GPS)测量技术直接测定地面点的大地高，或间接确定地面点的正常高的方法。GPS提供的高程属于大地高，若要求出地面点高程(正常高)需要经过一些中间步骤。由于两个基准面之间存在着高程异常，我们要求出这点的高程异常值，即椭球面至大地水准面之间的高差，表达.式为:(1一8)式中为正常高，H为大地高，为高程异常。1.3GPS高程精度由于本论文主要研究的是GPS高程拟合和精度分析，所以要在整个过程中对GPS定位精度以及转换精度进行控制。影响GPS的高程点的因素是参与GPS高程转换的数据质量以及GPS高程转换时所采取的方法。在提高GPS精度的时候就要从这两方面出发，一个是已知数据的精度，二是构造的函数模型，这两方面影响GPS精度，已知数据的精度会影响构造的函数模型，如果单方面的只追求已知数据的精度而忽略了构造函数模型，同样也会影响到高程转换精度。从两方面来讲，可以得出“抗差”和“模型参数优选”相辅相成、缺一不可，因为粗差的探测与修正要基于较好的函数模型，反之参数的优选也依赖于某个较好的随机模型。两者共同影响着GPS拟合后的高程精度。因此我们要从两方面着手控制好GPS拟合后的水准精度。也就是既要在GPS施测过程中控制GPS所测得的高程数据的精度，并次用高精度的联测已知水准点，且在转换过程中根据实际条件优选参数模型使GPS高程更好的拟合，得到正常高。本章节探讨的是如何减小GPS定位中的误差方法。由于原始数据的精度直接影响到了后面的一系列的数据精度，如果不能很好的控制GPS定位中的误差，也就不能很好的进行后面的数据处理工作，更谈不上得到精确的正常高，所以GPS定位精度的探讨是非常必要的，而且是非常关键的。要控制GPS定位误差的出现，首先我们要明确实际施测中GPS的误差源。尽量避免对GPS数据的干扰。1.3.1GPS定位中的误差源GPS定位中的各种误差，按性质可分为系统误差和随机误差两大类。GP定位中出现的各种误差从误差源来讲大体分为下列三类[28]:1.与卫星有关的误差(1)卫星星历误差由卫星星历所给出的卫星位置与卫星实际位置之差称为卫星星历误差。星历误差的大小主要取决于卫星定轨系统的质量。(2)卫星钟的钟误差卫星上虽然使用了高精度的原子钟，但是它们不可避免地存在误差，这种误差即包含系统性的误差，也包含着随机误差。系统误差比随机误差的值大，可以通过检验和比对来确定并通过模型来加以改正。(3)相对论效应相对论效应是指由于卫星钟和接收机钟所处的状态不同而引起的两台钟之间产生相对钟误差的现象。2.与信号传播有关的误差与信号传播有关的误差有电离层延迟、、对流层延迟以及多路径误差。多路径误差是由于经某些物体表面反射后到达接收机的信号如果与直接来自卫星的信号叠加干扰后进入接收机，就将使测量值产生的系统误差。多路径误差取决于测站周围的环境、接收机的性能以及观测时间的长短。3.与接收机有关的误差与接收机有关的误差有接收机钟的钟误差、接收机的位置误差以及接收机的测量噪声。其中接收机的测量噪声通常忽略不计。1.3.2消除或削弱误差的方法上述的各项误差对GPS测量影响是不能忽视的。它们会降低GPS观测值的精度，因此有必要对其影响进行消除和削弱。其中采用的主要的方法[18]有以下几种:1.建立误差改正模型这些误差改正模型既可以是通过对差的特性、机制以及产生的原因进行研究分析、推倒而建立起来的理论公式，也可以是通过对大量观测数据的分析、拟合而建立起来的经验公式，有时则是同时采用两种方法建立的综合模型。如果每个误差改正模型都是十分完善和严密的，模型中所需的数据都是准确无误的，在这种理想的情况下，经过各误差模型的改正后，会将包含在观测值中的系统误差消除掉，而只留下偶然误差。但是由于改正模型本身的误差及改正模型中所需的各种参数的误差，所以还会有一部分偏差无法消除。这些偏差一般要比偶然误差要大，这些偏差将会严重影响GPS定位精度。2.求差法仔细分析误差对观测值或平差结果的影响，安排适当的观测纲要和数据处理方法，利用误差在观测值之间的相关性或在定位结果之间的相关性，通过求差来消除或大幅度地削弱其影响的方法称为求差法。3.选择较好的硬件和较好的观测条件有的误差，比如多路径误差，不能用上述方法来消除，所以消除此类误差的方法是在野外进行GPS野外测量时要尽量使测站周围视野开阔，远离大功率的无线电信号发射源，测站应远离信号反射物，这样就可以有效的控制得到的数据初步的精度。1.3.3GPS高程精度评定在GPS高程可以通过两方面来评定其精度。一方面是内符合精度，另一方面是外符合精度。1．内符精度[4]在GPS高程拟合前已知水准点可以计算出高程异常值，拟合后经过公式计算可以得到拟合后的异常值。两个异常值的差值可以用下式(1一9)计算出所要求的内符合精度，若为拟合前的高程异常值，为拟合后的高程异常值，它们之间的差值为，GPS高程的内符合精度户的计算公式如下式所示。(1一9)式中n为参与计算的已知点数。2．外符精度[4]外符合精度和内符合精度的原理是一样的，只不过是用于计算异常值差值的已知数据不同，外符合精度利用的是参与检测点的高程异常值拟合前后的差值GPS水准的外符合精度M的计算公式如下所示:(1一10)式中n为参与检核的点数。内符合精度以及外符合精度从某种意义上来讲其实一种相对意义上的绝对精度评定。3.GPS高程相对精度评定方法前面所述的内符合精度以及外符合精度都是从点的统计角度出发，属于绝对精度评定，除了这两种绝对精度评定，GPS高程精度评定的方法还有两种相对精度评定。(l)相对误差检核若已知点到检测点的距离L，单位为公里，那么其相对误差检核就如表2一1所示，给出了利用距离L计算检核点残差的限值的计算方法，这种方法限定了GPS高程拟合的误差。表1一1水准限差等级允许残差三等几何水准测量四等几何水准测量普通几何水准测量(2)闭合差检核把测区内的已知点连成闭合导线或这是水准到线的形式，计算己知点GP高程拟合后的数据的闭合差。这种方法叫做闭合差检核，拟合后相当于水准测量的等级是由表2一1中限定的误差来决定的。GPS高程不能直接应用到实际应用中，除了它和实际应用中的高程不属于同一高程系统外，另外就是精度问题，拟合后的精度由于某些原因不能够满足工程中的需要，其中GPS高程的精度和施测条件以及拟合过程都有很大的关系，其拟合后的高程精度一般没有传统水准测量的精度高，所以提高GPS高程精度就是实现GPS高程应用到实际中的一个重要环节。从GPS测量的理论原理以及拟合方法来讲，提高GPS精度的措施主要与以下几点:(l)提高GPS测量精度GPS测量出的大地高是后期拟合后得到正常高的源头数据，因此提高GP大地高的精度是最基础的要求，若GPS测出的高程就含有很大的误差，那么势必要影响到拟合后的高程精度，所以提高大地高的精度是提高拟合后高程精度的关键之一。提高大地高的精度主要有五个方面的措施。l)减小卫星误差，其中包括卫星星历误差、卫星钟的钟误差、相对论效应。2)减弱电离层延迟和对流层延迟。3)避开建筑物和有大面积水域的地点，减小多路径效应误差。4)选择良好的天气进行测量，接收优良的信号。5)使用功能强的GPS接收机，消除接收误差。(2)选用高精度已知点水准点在拟合GPS高程时，需要联测若干已知水准点，已知点水准点的精度会跟随后期的计算影响到拟合数据的精度，因此选择高精度的联测水准点就是提高拟合高程精度的措施之一。且已知水准点要在测区内均匀的分布，这点是影响拟合精度的因素之一，若已知点分布均匀，那么后期拟合精度就会相对的高一些。所以在选择已知水准点的时候要遵循这个原则。(3)提高GPS拟合精度从GPS转换的过程来说，拟合GPS高程是主要的一步。那么拟合的精度就关系着正常高的精度。可以从以下几点提高拟合精度。1)选择适当的转换方法，根据不同的地形和掌握的数据情况，可以在现有的拟合方法中选择拟合精度高的方法。2)在测区面积比较大的时候，可以采用分区拟合的方法，把整个测区分成若干区域，分别对每个测区进行拟合，这时候就会提高拟合精度。2基于数学模型的GPS高程转换方法2.1等值线图示法等值线图示法是最直接的求算高程异常值的方法。这种方法的核心思想就是内插的思想，绘制高程异常的等值线图，然后将采用内插法来确定未知点的高程异常值。具体操作十分的简单，在测区内制定分布均匀的GPS点，用水准测量的方法来测定这些点的水准高，根据公式求出这些点的高程异常，选择适当的比例尺，按照已知点的平面坐标展会在图纸内，对已知点标注出高程异常值，再确定等高距，绘制出高程异常值的等值线图。之后就可以内插出待测点的高程异常值。进而求出待测点的正常高。这种方法只适用地形相对平坦的地方，在此种测区内采用这种方法拟合的高程精度可达到厘米级。如果测区的地形相对复杂内插出的高程异常值就不准确。而且这种内插法的精度往往取决于两个方面，这两个方面分别是测区内GPS点的分布密度和已知点大地高的精确度。首先GPS点的分布密度比较密集，那么内插精度就相对比较高，如果比较稀疏的时候，这时候就要借助于此测区的重力测量资料，提高内插精度。且还要注意GPS点间高程异常的非线性变化。另外就是水准点的精度。联测时尽量选取高精度的大地高，尽可能使得出的高程异常值准确，没有较大的误差，进而才能内插出待测点高精度的高程异常值。这种方法虽然简单易操作，但是有其弱点，就是精度不高，只有当对拟合精度要求不高的时候才使用此种方法(注:等值线法不需构造数学模型)。2.2狭长带状区域线性拟合法对于拟合高程常用的解析内插法[5]，这种方法的主要思想是把似大地水准面用数学曲面近似拟合。建立在所测区域内最为接近似大地水准面的数学模型。所建立的数学模型是有规律可循的。以此来计算测区内任一点的高程异常值。从而计算出正常高。这种方法计算出的高程异常值的精度是由所采用的数学面和似大地水准面的拟合程度所决定的。解析内插法根据区域的GPS点分布可以选用不同的数学模型，因而在选择数学模型时，首先要考虑的就是GPS的分布情况。GPS的分布情况可分为带状和面状分布。若GPS点是呈线状布设，而且是以沿线似大地水准面为一条连续且光滑的曲线为前提的，这时可以采用相对于狭长带状区域的解析内插法，来内插出待定点的高程异常值，从而求出待定点的正常高。这种线状分布的内插原理是:测区内已知水准点，用GPS测出其GPS高程，计算出已知水准点的高程异常值，根据已知点的平面坐标和计算得出的高程异常值，构造出一个插值函数，这个函数是用来拟合GPS分布线上的似大地水准面的。用这个函数内插出位置点的高程异常值。下面是几种用来拟合线状分布的GPS高程的内插法。2.2.1多项式曲线拟合法多项式曲线拟合[14]是线状分布拟合的主要方法，就是把测区看做是一条曲线，多项式拟合顾名思义其插值函数是一个m次的代数多项式，若高程控制点的高程异常为，坐标为(或，或或拟合坐标或或)间的函数关系为下式:(2一l)各高程控制点的已知高程异常与其拟合值之差为下式所示:(2一2)上式我们称之为离差。(2一1)中xi是拟合点到参考点()的直线距离，为设定的常数值。在一般情况下都认为就是测区内己知点x，y坐标的均值。即:(2一3)多项式曲线拟合使用起来非常方便，但是它有自身的局限性，既是使用这种方法的时候，所测路线不能太长，要限制控制点到测点的距离不能太远，通常把距离控制在300米以内。这个要求是因为使用多项式曲线方法拟合似大地水准面，如果它拟合的范围太大，点位的高程异常变化就越复杂，削高补低的方法不能满足我们所要求的精度。若多项式阶数的增大，也会使拟合出的曲线振荡的更厉害，从而造成拟合的误差增大。这些造成了上述多项式曲线拟合的缺陷，但是在路线较短的情况下，这种方法有足够的精度来拟合GPS点的正常高程。在式(2一1)中用m次多项式拟合似大地水准面，这个m的值如何取定，一般情况下如果测区不是很长，地形相对平坦，那么我们通常取m取为3。就是说次多项式为三次多项式。若测区比较长或者是测区地形比较复杂就要依情况而定，增加多项式的次数。提高拟合精度。依上述分析m的值主要是和测区长度以及测区的复杂程度有关。一种情况为控制点为n+l个，若所取的项数也为n+l项时，其方程组的矩阵可以写成以下式子:(2一4)是多项式的系数，若要求解待定点的高程异常值，先要确定多项式的系数，根据上式，用高斯消元法能求定出各项系数。那么多项式可以明确的确定出来，把待定点代入到(2一l)中求解出该点的高程异常值，从而求出该点正常高。另一种情况是控制点为n+1个，可是所取的项数m<n+l项时，这种情况就比前一种情况复杂，因为这种情况中已知数大于未知个数。这时利用最小二乘法求解系数。限定离差的和为最小值，公式如下:（2一5）的原则下，解得(2一1)式中的待定系数。具体过程是:求出的平方和:（2一6）再分别对求偏导数，并令其等于0，得到:(2一7)即即m次多项式系数应该满足以下方程组(2一8)上式方程是一个系数矩阵为正定对称矩阵。只有一组解，也就是说上式方程解出是唯一的。把解代入到式(2一1)，就得到了解算高程异常值的方程组。之后就可以求解待定点的高程异常值。然后根据式获得正常高。在选取多项式拟合似大地水准面时，对于m的选取并不是值越大效果越好，存在关于常数值的问题。当m取值大时，常数值会发生不稳定的现象。这对于拟合是不利的。所以，在选取m值时要根据实际情况，适当取值。一般情况下在拟合过程中，会有这样的现象发生，就是对于每组观测值。其本身产生平方误差不同。从拟合后的结果来考虑，在拟合中总是对于使产生平方误差大的数据的作用较大，而产生平方误差较小的一些数据的作用较小。对于解决这个问题，次用分别对产生不同平方误差的数据赋予不同的权重，这样就可以控制他们对于平方误差产生的用大小。即按照预期中期望其作用的大小，对产生不同平方误差的数据分别乘上大小不同的正系数，而且要使。此时，做完以上工作后，就可以和前面一样的原理用最小二乘原理求出所需要多项式的系数，根据(2一l)式进而可以求得测区内点的高程异常值，进而求得所需的正常高。2.2.2正交函数曲线拟合法在3.2.1中式利用最小二乘法求定系数，但这种方法是有缺陷的，用此法得出的方程组的系数矩阵式有缺陷，这是由于此矩阵式病态矩阵。这种矩阵对于变化的敏感度非常大。若在此矩阵中出现一些微小的变化，那么在这个矩阵求出的解就会出现巨大的变化。这在求解中非常不利。一般会在希望微小误差在计算过程中隐匿，而不是扩大化。所以为了避免求解病态方程组，通常利用正交函数[6]来确定拟合多项式，其中正交函数是指函数向量内积为零的函数。设给定n+l个数据点，需要确定一个m次的最小二乘拟合多项式，如下式所示:（2一9）其中m<n+l若我们可以构造一组多项式函数系数，而这组系数是一组不大于m次的并且在给定的点上是正交的函数。则可以首先用作为基函数来进行最小二乘拟合，即:(2一10)其中的系数(2一11)接下来就是把代入式(3.10)，在构造给定点上的正交多项式并把其化为一般多项式(3.9)的形式。其递推公式如下所示:(2一12)其中(2一13)(2一14)而(2一15)在具体运算过程中，具体操作是这样的，首先要根据递推公式把多项式求出，接下来把代入到(3.11)计算价。这时，就可以计算出每一项一价，并把其展开并逐步累加拟合多项式(3.9)中。为了运算方便，不妨把由三项递推关系构造的的系数用三个向量表示，其具体做法是用b，t和、来存放的系数。步骤如下:(l)首先构造出并且假设，从递推公式公式(3.12)中可以看出。然后根据式(2一15)、(2一11)、(2一13)计算下列量:最后将项展开后累加到拟合多项式(2一9)中，即有:(2)构造。使，从式(3.12)可以看出，，。接下来分别根据式(2一15)、(2一11)、(2一13)、(2一14)计算下列量:最后将项展开后累加到拟合多项式(2一9)中，即有:al(3)对于j=2,3m，逐步递推。根据递推公式(3.12)有:假设则可以得到计算的公式如下然后分别根据式(3.14)计算下列量:再将项展开后累加到拟合多项式(2一9)中，既有:三步完成之后，还要把变量t、s分别传送到b和t，这是为了可以循环利用变量b，t与s。数学表达式即为:2.2.3Akima曲线拟合法Akima法的原理[8]是:为了保证拟合的精确度。就要使拟合曲线尽量的光滑且函数连续。在此基础上计算出的高程异常值才会有较高的精度，如何使曲线做到这两点就是Akima曲线拟合法的精华之所在。就是在两个已知点之间内插时候，除了需要基本的两个己知点之外，还需要另外的二点来满足使曲线光滑且函数连续的条件。假设给出n个GPS测点为，且这些点是不等距的。也可以把这些GPS测点设定为其中GPS点的高程异常值为。为任意一子区间。且在此区间上的两个端点处满足以下4个条件:(2一29)式中为的一阶导数，下式是由Akima条件惟一确定原则区间上确定的三次多项式:(2一30)由上式可计算该子区间插值点t处的高程异常值。其中:(2一31)上式中的为k号和k+1号点实测要素的斜率，用k-2,k-1,k,k+1,k+2已知点计算，用k一1，k，k+1，k+2，k十3己知点计算，一般计算公式为:(2一32)式中。（2一33)当上式分母为零时，。上述介绍的线性拟合的四种典型方法，若当GPS测点分布呈线状时候，可以进行线性插值，这种方法在一定程度上来说是可行的，但这种方法也有其自身的局限性与缺点，比如，在实际的工程应用中，不可能所有的参考点都在以一条线上，有可能这些点离线有些距离，这样的GPS点的分布不能称为严格意义上的线性分布，所以采用这种方法拟合就有些牵强。以上几种方法在拟合中由于GPS点是成线状分布的，所以只考虑.了一个方向上的坐标值，这种做法在GPS测点成斜线布设时就显示出了弊端，拟合的高程异常值就不准确，这时候就要考虑两个方向的坐标值，即X，Y。还有另一种做法就是可以利用离中点的距离表示。那么在这种情况比较复杂的时候用上述几种方法拟合的结果就会出现不一样的现象，如此来说，线性拟合只是考虑到了仅仅一条线的拟合条件。而忽略了其周围的情况，比如说周围地貌和己知点的分布状况等。所以说线性拟合在条件复杂的情况下计算出的高程异常值是不可靠的。2.3曲面拟合法曲面拟合法是用于GPS点的分布在一定区域的时候，且可以选择数学曲面拟合该区域的似大地水准面，构造适当的数学模型，计算该区域内的高程异常值，然后求出正常高。这种拟合法的主体思想是和曲线拟合法异曲同工的。具体思想是:已知测区的若干己知水准点，并且用GPS测定这些点的高程值，利用公式求得这些点的高程异常值，有了己知点的高程异常值，已知点的平面坐标是己知的，所以利用其平面坐标x，y和高程异常值，利用构造出来的数学模型，拟合最为接近于该测区的似大地水准面，然后内插出未知点的高程异常值，进而利用公式(2一8)式求出正常高。2.3.1多项式曲面拟合法当GPS测点成面状区域分布时常用的拟合方法是多项式曲面拟合[10]。曲面拟合的数学表达式为:(2一34)当控制点为n个，所取的项数为n项时，则存在如下方程组矩阵:(2一35)其中:多项式，，已知是多项式的系数，若要求解待定点的高程异常值，先要确定多项式的系数，那么根据上式，用高斯消元法就能求定出各项系数。那么多项式就可以明确的确定出来，把待定点代入到(2一34)中求解出该点的高程异常值，从而求出该点正常高尽。另一种情况是控制点多与所取的项数时，这种情况就比前一种情况复杂，因为这种情况中己知数大于未知个数。这时利用最小二乘法求解系数。限定离差的和为最小值。若设点的与已知点的平面坐标x，y存在以下关系式:(2一36)对于每一个己知点，均可以列出上式方程，在条件下，通过求解可求出系数陈B，然后就可以求出任一点的高程异常值，从而求出。此种方法只适用与地势平坦的地区。如果地势比较复杂的情况下误差就会比较大，而且使用多项式曲面拟合还有一定的条件，那就是对已知点的要求，已知点分布均匀，并且要求选取高精度的己知点，以此来提高拟合精度。若地势起伏较大，似大地水准面的情况复杂，那么用多项式曲面拟合的方法就显然不妥。其拟合结果肯定会达不到理想的精度。将很难达到代替三、四等水准测量的要求。我们可以采取以下方法加以改善此种情况。(1)首先从已知点入手，由于联测的已知水准点的情况直接关系到拟合后的精度，要对已知点加以控制，第一要使已:知点分布均匀，密度适中，这样就能够有效的提高所得的高程异常值的精度，即也可以提高正常高的精度。(2)由于其对复杂地形不能够准确的求定测区内点的高程异常值，那么针对这个特点进行有效的加入改正参数，这些改正参数主要是改正复杂地形对数学模型的影响。这样就能减小甚至避免误差的影响。(3)参考该区域内的重力测量资料，以.此来提高拟合精度。在多项式曲面拟合中，最长用的两个数学模型分别是二次曲面和三次曲面。它们的拟合模型表达式分别为:二次曲面拟合模型表达式:(2一37)三次曲面拟合模型表达式:(2一38)对于多项式曲面拟合，由于多项式的次数比较多，如上式(2一38)中的出现了较多的项数，所以在进行计算时，就要对预处理数据，否则会使计算结果出现不稳定的现象。2.3.2平面及平面相关拟合法当所测范围比较小或者是测区的地形变化趋势小，起伏不大的情况下，或者是在沿海地区，我们通常可以所测区域的似大地水准面近似的看作平面，这时候的所测区域的高程异常值的变化范围小，在选择拟合模型的时候就可以采用平面模型或者是平面相关模型进行拟合高程数据。由于其求解过程和上面所述多项式曲面模型的计算过程相差不大，因此就省略了叙述过程，平面模型和平面相关模型的数学表达式如下所示:平面模型:(2一39)平面相关模型：(2一40)2.3.3多面函数曲面拟合法多面函数拟合法本质是数学曲面逼近的方法。其基本思想是[11]，是用数学表面逼近所测区域的大地水准面，通常认为任何表面，无论这个表面是否是有规则的，都能通过一定的方法构造出来一个有规则的数学表面逼近其表面。通过构造数学表面，用数学表达式高精度的逼近并且代替其真实表面。也就是说每个插值点都可以和已知点建立起来相应的函数关系式，然后将这些函数关系式迭加在一起，组成一个全新的函数关系.式，那么称这个迭加函数为多面函数，由于这是每个插值点与已知数据建立的函数关系，因此多面函数具有计算最佳拟合值的特点，正因如此，多面函数曲面拟合法就能够更准确的拟合出未知点的高程拟合值。多面函数的数学表达式为:（2一41）多面函数式中包含了待定系数，核函数，其中核函数是关于x，y的函数，核函数的中心在处。理论上讲核函数是可以任意构造的，在实际应用中，通常用以下几种函数来充当核函数。(1)锥面(2一42)(2)双曲面(2一43)(3)倒曲面(2一44)(4)三次曲面(2一45)在上述各式中，x，y表示内插点坐标，表示的是已知点的坐标，那么核函数中的表示的是内插点到己知点的水平距离，式中的参数占为光滑系数。其具体求解过程为:以核函数为双曲面为例，说明多项式曲面拟合法具体求解过程，设测区内的己知点个数为n个，求解(2一41)中的系数，其矩阵形式为下式所示:(2一46)其中，由此方程组可解得系数的唯一解:(2一47)求解未知点的高程异常值，根据公式(3一46)和(3一47)即可得到求解公式:(2一48)根据以上求解过程可知，(2一48)式中的己知点的高程异常值直接关系到未知点的高程异常值的计算结果，因此，若果想要更好的结算出未知点的高程异常值，必须认真选取己知点，并且使所选的已知点的高程异常值相差比较大，因为这些点能最好的描述地形变化特征，即高程异常值的分布特征。这些特征点的选择一般在地势高和地势较低的地方。在选择多面函数求解测区内的点的高程异常值的时候，需要注意的是占以及核函数的选取的问题，由于其取值是自主取值，为了能达到拟合最佳效果，就要逐步的试验进而改进，然后选定一个最佳取值。2.4地球重力场模型拟合法所谓的地球重力场模型拟合法[12]的关键是要收集相关的重力场信息，这些数据包括卫星跟踪数据、卫星测高数据以及地球重力数据等。收集到足够的数据后利用地球挠动位的球谐函数级数展开式求算测区内点的高程异常值杏，进而求得点位的正常高。求取测区内一点P高程异常值之前要先计算出该点的挠动位，由物理学知识可以知道地面一点P的挠动位的计算公式是由该点引力位V减去该点的正常引力位U求得的。其公式如下:T=V一U(2一49)那么地面点P的高程异常值否就可以利用挠动位求得:(2一50)上式中，r为是P点的正常重力值。由上述两式中可以看出，如果要求出P点高程异常值就要知道该点的引力位、正常引力位以及和正常重力值。其中正常重力值和正常引力位都是是可以精确的计算出来的。如果P点的引力位知道，那么就可以计算出该点的高程异常值。引力位V的计算公式如下:此式是球谐函数级数展开式，其中参数p、B、L分别表示为地面点的矢径，纬度、经度;、为位系数;为勒让德函数;n为阶;m为次。(2一51)式的精度就相当于用其所求出的高程异常值的精度。所以提高引力位的精度就是提高高程异常值的精度。根据经验，如果阶数n越大，甚至趋于无穷大时引力位就会越准确。就目前来说，国际水平已经能够求解到360阶次[13]。这种方法的缺点就是要收集比较多的数据，有时候在测区内会缺少某些数据，采用这种方法就会受到限制。而且这种方法的精度受到收集到的数据的精度的限制往往比不上前面所述方法的精度高。2.5地球重力场结合GPS水准拟合法从前面可以看出无论是GPS水准拟合法或是利用地球重力场计算高程异常值，其分别都会有优点或缺点，在实际应用中，往往希望突出优点避免缺点，所以如果把两种方法结合起来，这是一个解决提高高程异常值精度的新思路。可以在以后的应用中实践。该方法的基本思路是[14]:首先在已知水准点用GPS测出大地高，利用大地高和正常高的差值求出高程异常，然后再利用地球重力场模型法求出己知点的高程异常，两种方法的高程异常值求出后，由于所用方法的不同，所以会有差值，计算出两者的差值。如下所示:(2一52)己知点的两种高程异常的插值计算出后，用其平面坐标和差值在构造出的曲面数学模型中推算出未知点的，由于是由地球重力场模型法求出的，所以就可以计算未知点的正常高。其计算公式如下:(2一53)3基于BP神经网络的GPS高程转换方法3.1引言BP神经网络在众多领域得到了广泛的应用，神经网络处理数据属于智能信息处理方式的一种，在传感器信息处理、信号处理、自动控制、知识处理以及运输通讯方面都有所涉及。如今这种方法在测绘领域也受到了重视，从数学理论上讲神经网络就是一种非线性数学理论，BP神经网络所中所使用的BP模型的原理其实就是把样本的输入和输出问题转化为一种非线性优化问题。并且在优化过程中利用负梯度的方向以此来确定每一次迭代的时候新的搜索方向，在每次迭代后，迭代函数就能够更逼近与目标函数，步步的迭代后就可以得到逼近目标函数的函数式，这就是优化中最普通的梯度下降法。在迭代过程中求解权相应与学习记忆的问题，并且增加优化中的可调参数，增加可调参数是通过增加隐含层的节点数实现的。这样的做的目的是为了得到更加精确的解。BP神经网络的输入与输出的关系可以看作是一种映射关系。而且这种映射关系式一种高度非线性的映射关系。在对BP神经网络训练调整后，可以使BP神经网络具有插值功能，也就是说BP神经网络在对于不是样本集里的数据也能进行相应于某种映射关系的输出，比如，在GPS转换过程中，给定了已知点的平面坐标和正常高或者是高程异常值的一种映射关系，然后调节BP神经网络的连接权值以及神经网络的规模，并且利用样本集进行训练，以此来逼近目标函数，使得此函数为所测测区内的已知点平面坐标和正常高和高程异常值的一种映射。而且可以对于输入未知点的平面坐标，也可以相应的输出对应的正常高或者是高程异常值。也就是实现了BP神经网络的泛化功能[18]。这就是BP神经网络在GPS高程转换的大致思路。对于GPS高程转换输入n个节点数，输出的节点数为m，即输入点的平面坐标，则输出为该点的正常高或者是高程异常值，那么也以说起映射关系为到。具体关系表达式为:(3一1)样本集合X和输出Y存在着映射关系G，表达式为:(k=1，2，…，n)(3一2)n为样本个数，要求得G的最佳逼近函数F，在求函数F中，首先赋予F一个含有参数的表达方法，使代入x值能在F的作用下求出y值，通常情况下会使表达式中含有参数，通过计算参数求出表达式。具体做法为首先选取一组基函数，这组基函数的线性组合既是表达式F，确定F系数的方法是通常所用到的最小二乘法，系数确定了，F就确定了，那么y=F(x)就是的一个逼近函数，F就是G的一种近似[19]。上述所述方法只适用与低维或简单的求取G的逼近函数，如果相对于复杂的映射关系，那么上述问题就不是那么简单了。所以要研究基函数的选取，以及如何求解函数的系数问题。因此，映射方法也不是万能的，它也有缺点不足之处。需要改进完善，使BP神经网络法能够解决更加复杂的问题。BP神经网络模型的功能是非常强大的，因此也得到了非常广泛的应用，其意义深远，但是其本身也存在着局限性。有好多问题是尚待解决大的。比如在学习算法的时候其收敛速度慢的问题以及局部极小问题，还有就是BP神经网络的隐含层节点的选取没有固定的取法，也没有理论作为指导，就需要试验改进选取的方法，比较复杂等等一些问题。这些问题影响到BP神经网络的推广及发展。是函待解决的问题。这一章主要介绍了神经网络的基本概念，神经网络的计算模型及神经网路的BP算法等问题。3.2神经网络的基本原理3.2.1人工神经元网络的基本概念要了解神经网络的工作原理首先要了解人脑，它是人类思考问题的器官，人类智能的集中体现是人可以进行思维[20]。思维可分为两种方式，一种是逻辑性的思维，另一种则是形象思维。人的大脑可以处理大量的数据。而人工神经网络是一种模拟人脑神经网络特征的一种信息处理系统。它把这种复杂的真实的人脑神经网络进行结构简化，并且模仿其需要的功能。神经网络依靠其结构的复杂程度，以及调整网络节点之间的连接权值就能够达到信息处理的目的。它是一种自适应非线性动态系统，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。从生物学上连接到神经元作为大脑最小的处理信息的单位。是构成神经系统结构和功能的最基本单位。其结构如图3一1所示:图3一1神经元结构示意图神经元，又称为神经细胞，有两个部分组成，细胞体和细胞突起。其中细胞突起由树突、轴突和突触三部分组成。在神经元的工作过程中，树突是信心的输入端。而轴突就扮演了输出设备这一角色。突触则是链接结构，是链接各个神经元的组织。3.2.2简化的神经元数学模型人工神经元如图4一2所示。图3一2人工神经元结构模型图中，为输入信号为神经元的内部状态，为阀值，到连接的权，f(x)为激发函数，为输出，则上述模型可以描述为:(3一3)(3一4)(3一5)(3一6)式(3一3)的为输入值权值的总和减去阀值，神经的内部状态，由计算得来，而输出值是关于内部状态的函数，由于内部状态可以由含有的表达式所表示，所以输出值也同样可以由所表示，因此式(3一5)就是通过输入值的的表达式计算输出值。并且每一个神经的输入要接收前一级神经元的输出的。上述只适用于稳定的状态，若要考虑其他方面，比如反应时间，那么上述方法就不适用了。神经元的状态变化必须要用其它方式来表示。一般情况下，通常次用微分方程来表示其变化。3.2.3人工神经网络的基本特征人工神经网络是一个非线性、自适应信息处理系统。并且试图模拟人脑神经网络进行处理大量的数据信息。其基本特征如下所示:(l)非线性:非线性是人工神经网络的重要特征，非线性关系普遍存在，人工神经元会有两种不同状态，要么处于激活状态要么处于抑制状态。这就是所谓的非线性关系。由于神经元是有闭值的，因此又神经元组成的神经网路就有更好的容错性和存储容量。(2)非局限性:组成神经网络的神经元之间是相互联系的，神经网络的整体行为即取决于每个独立神经元的特征，更重要的是作为相互关联的神经元的关系也决定着整个系统的行为。这种单元间的连接就是非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。(3)非常定性:人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。正因为这种能力所以神经网络处理的信息是可以多样化的。而且在处理信息的时候其非线性动力系统本身也在不断化。描述这种变化的方法是通过迭代过程来实现的。(4)非凸性:状态函数是用来确定系统演化方向的。非凸性是指状态函数有多个极值，这种状况决定了其系统本身会有多个较稳定的平衡态，所以导致系统演化的多样性。3.3神经网络的BP算法BP神经网络又称误差反向传播算法的神经网络，它分为多各层，其中有输入层、中间层以及输出层。中间层又称隐含层，隐含层又可分为多个层。BP神经网络模型图3一3所示。其特点是层内的神经元无连接，层间的神经元有连接。且各层神经元之间无反馈连接。输入信号时有输入层传到隐含层然后再到输出层这样传递的。图3一3BP网络模型结构3.3.1BP网络算法的思路BP算法即误差反响传播算法的学习过程可以分为两个阶段[22]。既由信息的正向传播和误差的反向传播组成得到。以下是其具体传播过程:第一阶段(正向传播过程):当输入层接收到外界的输入信号，然后传给隐含层，经过隐含层内的激活函数后，其中激活函数常常采用Sigmoid。进行了信息转换之后，再传送给输出层，再次经过处理。就完成了一次争相传播过程。第二阶段(反向传播过程):若果输出的值存在误差，达不到期望值。进行第二阶段也就是误差的方向传播过程，其过程式和第一阶段相反的。误差先通过输出层，经过误差梯度下降法求证各个层的权值，然后再依次向隐含层和输入层传递。这就是误差方向传播过程。上述两个阶段周而复始的对输入信息进行计算调整，直到输出值为理想状态时停止运算。3.3.2BP算法的数学描述假设神经网络[24]有L层，N个单元，若第一层有k个节点，输入向量和输出向量分别为为点j的输入值的表达式为