一、GPS高程在测量中的应用（论文文献综述）
陈陈[1]（2021）在《狭长区域GPS控制网优化设计及高程拟合方法研究》文中研究说明随着GPS技术的快速发展,利用GPS技术对高速铁路进行测量,可以对铁路的建设以及后期的运营维护起到很大的作用。目前在建的众多铁路的地理环境都较为恶劣,狭长且高差大,对测量造成了很多影响,这同时也给与我们对某些方面进行研究的机会,本文针对两个方面来进行深入的探讨。其一是在进行测量之前,通常都会对测量控制网进行设计,但一般都是通过技术人员的经验来进行设计,这种形式具有主观性,不具有推广性及严密性,有时可能会导致网络结构精度不够或过于繁琐,导致浪费人力、物力、财力。其二是GPS测量无法直接得到正常高,必须通过水准测量的方式才能得到,在恶劣的作业情况更是对结果造成很大影响。本文以玉磨铁路勐腊段的测量为工程背景,针对这种狭长带状高差大控制网进行优化设计以及高程拟合方法研究,具有很高的工程意义。主要工作如下:（1）对优化设计的几种指标进行分析,针对玉磨铁路这种特殊测区,考虑采用可靠性指标来进行优化,主要考虑可靠性中多余观测分量这个指标,在保证精度可靠性的前提下,进行多次模拟实验,得到最优的网络结构,剔除了较多的多余的观测值,减少测量的工作量,为项目节约了成本。（2）对优化设计好的控制网进行实测,在获得测量数据后,首先对数据进行预处理,然后采用华测静态数据处理软件对数据进行解算,在对不合格基线闭合环进行处理完毕后,对控制网进行基线解算及网平差,最后解算结果符合规范要求。结算结果的合格间接说明优化设计的成功,满足设计要求。（3）对高程拟合的几种方法进行了分析研究,针对这种特殊区域,考虑到神经网络拟合法适用范围广且精度较高的优点,考虑采用LM-BP神经网络方法对其进行尝试研究,并与传统BP拟合方法针对隐含层数不同进行分析对比。（4）提出一种利用布谷鸟搜索算法来改进LS-SVM模型的拟合算法,完美解决LS-SVM模型中正则化参数以及核宽度难以选取的问题。并使用此方法针对训练样本的不同进行分析对比,证实了CS-LS-SVM在小样本数据中特有的优势。（5）利用玉磨铁路的测量数据,将LM-BP、CS-LS-SVM拟合方法与传统的多项式拟合的方法进行对比分析,发现这两种拟合方法很适用用这种狭长高差大测区,能得到很高的拟合精度,当已知点较少时,CS-LS-SVM能发挥其特有优势,具有很重要的工程意义。
郭文龙[2]（2020）在《探究GPS高程测量原理及拟合方法》文中研究表明随着当前技术的快速发展,GPS技术已经被广泛应用到各行各业。在测绘行业中,GPS也发挥着非常重要的作用。当前对于测绘行业的GPS研究,更多的都集中在如何利用大地高度来获得点位的实际高度。本文根据当前GPS高程测量原理出发,探索高程转换关系,同时探究高程你和方法,如等值线图示法、多项式曲线法、多项式曲面法,希望能够将相关方法与高程测量工作相结合,提升相关工作的质量与效率。
李正威,李昆[3]（2020）在《GPS高程测量在水利测绘工程中的运用》文中指出随着我国经济水平的不断提升,对水利测绘工程的施工质量就提出了更高的要求。而GPS高程测量技术作为一种新型的测量技术,其主要就是利用全球定位系统,来直接测量地面点的大地高。该种技术在运用的过程中,不会受到天气、气候等外在因素的影响,而且还具有较高的测量精度。因此,将GPS高程测量技术运用到水利测绘工程中,不仅能够实现精准定位,而且还能为后续工程施工活动的顺利展开奠定坚实的基础。
张炎[4]（2020）在《基于ABC-FOA-LSSVM的GNSS高程拟合方法研究》文中研究指明全球导航卫星系统（GNSS）是与现代科学技术发展同步兴起的先进导航、定位技术,其具备全天候、高精度特点。现今GNSS技术已经成为快速收集地理的数据的重要手段,但GNSS观测技术直接获得的是相对于参考椭球面的大地高,而非实际工程中所需的正常高。为了能利用GNSS技术代替传统的水准测量技术,构造高精度的转换模型一直是测绘工作研究的重点。不同高程转换的关键之处在于高程异常的求解。为得到局部区域的精准高程异常,本文提出利用蜂群-果蝇混合算法来为最小二乘支持向量机拟合法选出最佳参数,完成GNSS高程拟合模型的建立。主要工作内容如下:1、简单阐述了高程的定义及不同高程之间的相互转换,列举了确定大地水准面的常规方法及特点。分别从曲线拟合法、曲面拟合法及BP神经网络分析了各自的适用范围及优缺点,探讨了常见拟合方法所存在的不足与改进方法中存在的局限。2、针对GNSS观测数据中可能含有粗差的情况,提出在最小二乘支持向量机中引入稳健估计来进行高程拟合,并与未嵌入稳健估计的最小二乘支持向量机拟合方法分别对同组含有粗差的观测数据进行处理,比较分析发现改进最小二乘支持向量机拟合方法可以减弱粗差对模型精度的干扰。3、考虑到最小二乘支持向量机中的核参数和正则化参数选取困难的问题,提出将蜂群算法和果蝇算法分别引入最小二乘支持向量机中,通过生物智能算法进行参数寻优,构建GNSS高程拟合模型。对比分析不同智能算法改进拟合法建模的精度及稳定性,发现蜂群算法具备全局寻优能力强的特点,而果蝇算法有计算过程简单、易调节的优势。4、为了充分发挥智能算法的优势,本文利用蜂群-果蝇混合优化算法改进最小二乘支持向量机来构建拟合模型,对同组检核点数据处理后与单一智能算法计算结果作对比,发现组合算法的稳定性及精度均要优于单个智能算法,故组合智能算法更适用于拟合模型参数优化。实验结果表明,同常规最小二乘支持向量机拟合法相比,基于组合生物智能算法改进的拟合方法有效的提高了GNSS高程拟合模型的精度,验证了改进拟合方法对于提高模型精度的现实性及有效性,为以后测量工作中正常高数据的获取提供了一定的参考依据。
任洁[5]（2020）在《GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究》文中研究指明既有铁路的养护维修需要高效、高精度的测量技术支持,GPS-RTK技术以其高精度、高效率、全天候的测量优势已在铁路设计、施工及运营的各个阶段广泛使用。但受制于其水准测量精度,在既有轨面高程测量过程中还不能得到充分应用,如何将动态RTK技术与周边水准点的分布相结合,设计相应的空间拟合算法,实现其在既有线测量中的应用对于提高既有轨道的测量效率具有十分重要的作用。为此,论文主要进行以下几个方面的研究工作。1)设计不同作业模式的现场施测方案,分析不同作业模式的数据吻合性选取某专用线作为试验线路,分别采用全站仪、水准仪、GPS及三维激光扫描设备进行线路测量,并对不同作业模式获取的线路测量数据进行对比分析。可以发现,GPS测量数据与全站仪、三维激光测量获取的线路平面位置具有较好的吻合度,但在高程测量方面与水准测量结果的吻合性不足。2)研究不同控制条件下GPS-RTK测量高程数据的拟合精度问题以实测的线路左右股GPS-RTK测量高程数据为研究对象,对应点位的水准测量数据作为基准,研究不同控制条件下的高程拟合精度问题。分别采用平面拟合及二次曲面拟合模型,引入14个控制点,进行高程拟合精度分析。通过残差和内外符合精度对比分析发现,在引入一定的控制条件下,采用二次曲面模型进行GPS高程数据拟合可满足既有铁路高程勘测要求。3)研究GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测方法以敦格铁路作为试验段,设计全站仪、GPS-RTK与无人机相互配合的既有铁路勘测方法,以GPS-RTK技术获取主要控制点的平面及高程信息（全站仪测量数据作为参考基准）,结合提取的实景三维和轨道特征数据,采用一种自动选取不等间隔控制点算法,研究不同控制点数条件下的无人机测设精度,对综合应用无人机与GPS-RTK技术进行既有轨道测量提供一定的参考建议。
常健[6]（2019）在《工程测量中GPS控制测量平面与高程精度的思考》文中研究表明随着我国时代的不断发展,以及科技的不断创新,工程测量领域也进一步结合科技创新得到了全新的发展。传统工程测量过程中对人员的需求较大,测量过程中工程量较多,危险程度较高,并且存在不准确的情况,结合科技创新进行发展的过程中对GPS控制测量方法进行了提出,该方法降低了对人力的需求,通过GPS的应用就能够实现工程测量,较传统过程有了较大的发展,但这一过程中仍存在一定的不足,比如GPS控制测量过程中,平面高度与精度控制存在着一定的缺陷,这就造成GPS控制测量方法对较多的工程要求无法进行满足,因此本文结合工程测量过程中GPS控制测量方法展开探究,并提出更有效的测量平面高度和精度控制的方法,目的在于更好的在今后的工程施工过程中加强对GPS控制测量方法的应用。
孙坚强[7]（2019）在《总体最小二乘参数估计与预测的整体解法研究》文中指出观测误差来源于实际观测且不可避免,在大地测量数据处理中最常用的是最小二乘方法。顾及系数矩阵误差和观测值误差的总体最小二乘方法（TLS,total least squares）是近年来研究的热点。其主要函数模型是基于EIV模型（EIV,error-in-variables）和Partial EIV模型（Partial EIV,partial error-in-variables）进行展开的。尽管采用同时顾及系数矩阵和观测向量误差及其相关性的回归分析方法能建立合理的回归模型,但采用该模型预测因变量时,现有方法依然忽略了待预测自变量的观测误差,从而影响了模型因变量的预测效果。故本文给出整体解法的概念,其顾及了回归分析模型和模型预测等式中所有变量的随机误差。其次,模型因变量的预测效果由参数估值和待预测自变量的精度所影响。本文依据现有的总体最小二乘算法和方差分量估计方法,从提高模型的预测效果出发,研究总体最小二乘参数估计与预测更具普适性的算法并应用于实际情况中,旨在完善现有的模型预测处理方法。本文的具体研究如下:研究了Partial EIV模型参数估计与预测的整体解法。它顾及了所有变量的观测误差和考虑到系数矩阵的元素是表达式或函数的情况。通过对线性化后的Partial EIV模型的部分元素进行移项,构造成间接平差的形式进行迭代求解。算例表明,由于在模型预测时考虑了待预测自变量的观测误差,本文方法预测效果优于其他模型。研究了总体最小二乘整体解法的方差分量估计算法。针对随机模型不准确与模型预测时忽略待预测自变量的观测误差的问题,本文在EIV模型的基础上,推导了一种同时顾及所有变量观测误差的整体解法,同时使用方差-协方差方差分量估计方法,导出其相关计算公式和迭代算法。通过算例结果表明,本文方法与其他方法相比预测效果较好,具有可行性。研究了基于总体最小二乘的GM（1,1）模型的方差分量估计方法。考虑到现有灰色预测GM（1,1）模型的解法基本上是假设观测序列等精度、或者根据先验信息给出其方差阵,而实际上观测数据是在不同时间段采集得到,并非等精度观测。本文在已有GM（1,1）模型的总体最小二乘解法的基础上,考虑模型中的同源随机误差,从观测值的二次型出发,结合最小范数二次无偏估计理论给出其解法,克服了观测数据先验随机模型不合理的缺陷。通过实际数据和模拟数据两个算例表明,本文方法较其他方法有效的提高了预测精度。基于本文研究的总体最小二乘参数估计与预测的整体解法,将其用于GPS高程转换和大旋转角三维坐标基准变换中。GPS高程转换精度主要由转换参数的精度和是否考虑高程异常待求点的坐标误差影响。采用GPS高程转换联合模型的方差分量估计方法对其进行解算,以提高模型的转换精度;对空间三维坐标基准变换模型进行相应变换,考虑公共点的两套坐标以及非公共点的一套坐标的误差,采用非线性平差处理,给出适用任意角度的三维坐标基准变换的整体解法。结果表明,将方差分量估计方法应用于GPS高程转换联合模型解算中可以修正随机模型以提高高程转换结果的精度;在大旋转角三维坐标基准变换模型求解中,本文方法可以得到合理的转换参数和更优的坐标转换精度。
朱开银[8]（2019）在《稳健WTLS在GPS高程拟合中的应用》文中研究表明在测绘地理信息领域中,最小二乘法（least squares,简称LS）是最基本的也是应用最为广泛的数据处理方法,但是这种方法的应用有一个前提条件,那就是该方法在进行参数估值计算时认为系数矩阵中是不存在偶然误差的,偶然误差只存在于观测向量中。然而在具体的数据采集过程中,由于受到各种实际条件的限制,从而使得系数矩阵不完全精确,为了考虑系数矩阵中可能存在的偶然误差,在近几十年中发展了总体最小二乘法（total least squares,简称TLS）,总体最小二乘法从被提出开始就被广泛的应用研究,涉及的领域涵盖多个方面。考虑到数据采集时不等精度的问题,加权总体最小二乘法（weighted total least squares,简称WTLS）也逐渐被学者所提出。在进行数据采集时容易受到各种因素的影响,使得数据中不仅含有偶然误差,也可能含有粗差,此时用加权总体最小二乘法进行数据处理将不会得到可靠的结果。针对这一情况,本文基于杨元喜教授所提出的稳健估计IGG—Ⅲ方案与加权总体最小二乘法,将两种方法组合形成了稳健加权总体最小二乘法（robust weighted total least squares,简称RWTLS）。为了对该方法的可靠性与有效性进行评估,采用了单位权方差和模型的参数估计结果作为评价指标。通过模拟的实验数据和实际算例数据,将该方法与最小二乘法、加权总体最小二乘法进行对比实验。模拟数据的分组实验结果表明:当观测数据中的粗差个数和粗差大小在不断增加时,最小二乘法、加权总体最小二乘法所得的参数估计结果与单位权方差都在呈线性变化;而采用稳健加权总体最小二乘法所得的参数估计结果与单位权方差均比较稳定,这表明稳健加权总体最小二乘法能够很好抵抗数据中存在的粗差,进一步也证明了该方法能够定位和识别数据中的粗差,其得到的结果也比最小二乘法和加权总体最小二乘法所得结果要可靠。在实际数据实验中,通过对结果进行评价和分析得到了与模拟实验一样的结论。曲面拟合是GPS高程拟合中的一种常见的拟合方法,在传统的高程拟合中,进行模型参数估计时通常采用的是只考虑观测向量中误差的最小二乘法进行估值计算。为了考虑系数矩阵中的误差和观测向量中可能存在的粗差,本文采用稳健加权总体最小二乘法来对高速铁路CPI点的GPS测量数据进行平面拟合与二次曲面拟合处理,通过对数据进行分组实验,将该方法与基于最小二乘法、总体最小二乘法、加权总体最小二乘法下的平面拟合与二次曲面拟合进行比较与分析。实验结果表明:在建模数据中不含有粗差的情况下,总体最小二乘法、加权总体最小二乘法与稳健加权总体最小二乘法所得结果的单位权方差与标准差要小于最小二乘法所得结果的单位权方差与标准差,而在数据中含有粗差的情况下,采用稳健加权总体最小二乘法所得的结果的单位权方差与标准差要小于最小二乘法、总体最小二乘法、加权总体最小二乘法所得结果的单位权方差与标准差,这表明本文所采用的稳健加权总体最小二乘法来进行GPS高程拟合能够有效的定位和剔除数据中的粗差,所得到的结果比最小二乘法、总体最小二乘法、加权总体最小二乘法要更加稳健可靠。
于思博[9]（2018）在《基于GPS高程测量技术在水利工程测量中的有效应用分析》文中进行了进一步梳理近年来,我国经济实力快速提升,水利工程也得到了前所未有的发展。水利行业的相关研究者正在不断探索,努力运用先进的技术来提高水利工程测量水平。其中,GPS高程测量技术最受水利行业者的重视,正被广泛运用于水利工程的测绘工作中,极大程度地提高了测量的精准度,保障了水利工程的施工质量,推动我国水利行业更好更快地向前发展。
谭莎莎[10]（2018）在《浅谈GPS高程测量在水电工程中的应用》文中提出GPS技术目前已经在水电工程高程测量中得到广泛应用,并发挥出了重要作用。本文首先对水电工程高程测量系统和GPS高程测量方法进行介绍和分析,在此基础上,结合某水电工程实例,探讨GPS高程测量在水电工程中的实践应用,包括在河流规划、施工控制网、地形测绘和安全监测中的应用等。
二、GPS高程在测量中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、GPS高程在测量中的应用（论文提纲范文）
（1）狭长区域GPS控制网优化设计及高程拟合方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 控制网优化设计的研究现状 |
| 1.2.2 高程异常拟合的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要结构 |
| 2 GPS控制网设计及高程拟合基础理论 |
| 2.1 GPS控制网设计基础理论 |
| 2.1.1 GPS控制网四类设计 |
| 2.1.2 GPS控制网设计指标 |
| 2.1.3 GPS控制网精度设计 |
| 2.2 高程拟合基础理论 |
| 2.2.1 高程系统 |
| 2.2.2 GPS高程转换的误差源 |
| 2.2.3 高程拟合常用的几种方法 |
| 3 狭长区域控制网优化设计及实测数据处理 |
| 3.1 狭长区域控制网优化设计 |
| 3.1.1 本文基于可靠性指标的优化理论 |
| 3.1.2 基于多余观测分量r_i的优化设计思想及步骤 |
| 3.1.3 实例-玉磨铁路勐腊段控制网优化设计 |
| 3.2 优化后控制网的外业测量 |
| 3.3 优化后控制网数据处理 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 基线解算 |
| 3.3.3 GPS网平差 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 狭长区域高程拟合方法的研究 |
| 4.1 高程拟合精度的评定 |
| 4.2 LM-BP的神经网络拟合法 |
| 4.2.1 BP神经网络拟合模型 |
| 4.2.2 基于LM算法的BP神经网络拟合模型 |
| 4.2.3 实例实验 |
| 4.3 基于布谷鸟算法改进LS-SVM拟合模型 |
| 4.3.1 布谷鸟搜索算法 |
| 4.3.2 最小二乘法支持向量机拟合模型 |
| 4.3.3 基于布谷鸟算法改进LS-SVM拟合模型 |
| 4.3.4 实例实验 |
| 4.4 基于狭长区域几种高程拟合方法的对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）探究GPS高程测量原理及拟合方法（论文提纲范文）
| 1 GPS高程测量原理 |
| 2 高程转换关系 |
| 3 高程拟合方法 |
| 3.1 等值线图示法 |
| 3.2 多项式曲线法 |
| 3.3 多项式曲面法 |
| 3.4 BP神经网络拟合法 |
| 4 结语 |
（3）GPS高程测量在水利测绘工程中的运用（论文提纲范文）
| 1 GPS高程测量概述 |
| 1.1 GPS基本原理 |
| 1.2 GPS测高方法 |
| 1.3 影响GPS高程测量的相关因素 |
| 1.4 GPS高程测量主要特点 |
| 2 GPS高程测量技术在水利工程测绘领域的具体应用 |
| 2.1 不同阶段对工程的具体分析 |
| 2.2 保障截流施工质量安全 |
| 2.3 动态监测坝体变形程度 |
| 3 GPS高程测量在水利测绘作业中的应用现状 |
| 3.1 多路径效应 |
| 3.2 测量精度容易受到距离因素的影响 |
| 3.3 容易受到噪声的干扰 |
| 4 强化GPS高程测量技术在水利工程测绘领域应用效果的具体措施 |
| 4.1 加大GPS高程测量技术的应用投入力度 |
| 4.2 强化一线测量技术人员综合素质培训 |
| 4.3 拓展工程监测网络应用范围 |
| 5 结论 |
（4）基于ABC-FOA-LSSVM的GNSS高程拟合方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 第2章 GNSS水准基础理论 |
| 2.1 不同的高程系统 |
| 2.1.1 水准原点及高程基准面 |
| 2.1.2 常见高程 |
| 2.1.3 高程之间的相互转换 |
| 2.2 研究大地水准面的一般方法 |
| 2.2.1 天文大地水准法 |
| 2.2.2 天文重力水准法 |
| 2.2.3 Stokes积分法 |
| 2.3 求取高程异常的方法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 GNSS高程拟合的常见方法 |
| 3.1 绘等值线图法 |
| 3.2 曲线拟合法 |
| 3.2.1 多项式曲线拟合法 |
| 3.2.2 三次样条曲线拟合法 |
| 3.3 曲面拟合法 |
| 3.3.1 平面拟合法 |
| 3.3.2 移动曲面拟合法 |
| 3.3.3 多面函数拟合法 |
| 3.4 BP神经网络拟合法 |
| 3.4.1 BP神经网络的原理 |
| 3.4.2 BP神经网络算法 |
| 3.5 高程拟合精度评定 |
| 3.5.1 内、外符合精度 |
| 3.5.2 GPS高程相对精度评定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于ABC-FOA-LSSVM的高程拟合模型 |
| 4.1 最小二乘支持向量机 |
| 4.1.1 最小二乘支持向量机原理 |
| 4.1.2 最小二乘支持向量机应用分析 |
| 4.2 稳健LSSVM拟合法 |
| 4.2.1 稳健估计原理 |
| 4.2.2 稳健估计改进最小二乘支持向量机 |
| 4.3 蜂群算法改进LSSVM拟合法 |
| 4.3.1 人工蜂群算法原理及特点 |
| 4.3.2 蜂群算法优化模型 |
| 4.3.3 ABC优化LSSVM基本步骤 |
| 4.4 果蝇算法优化拟合模型参数 |
| 4.4.1 果蝇算法基本原理及流程 |
| 4.4.2 FOA优化LSSVM模型参数 |
| 4.5 基于ABC-FOA优化的LSSVM拟合模型 |
| 4.5.1 ABC-FOA-LSSVM原理 |
| 4.5.2 ABC-FOA算法特性 |
| 4.5.3 ABC-FOA优化LSSVM基本步骤 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 改进LSSVM在区域GNSS高程拟合中的应用 |
| 5.1 研究区域及实验方案 |
| 5.1.1 研究区域概况 |
| 5.1.2 实验方案 |
| 5.2 改进LSSVM拟合法 |
| 5.2.1 稳健估计改进LSSVM建模精度分析 |
| 5.2.2 蜂群算法构建区域高程拟合模型 |
| 5.3 ABC-FOA-LSSVM建模及精度分析 |
| 5.3.1 求解拟合模型的参数 |
| 5.3.2 组合算法建模的精度分析 |
| 5.4 GNSS高程拟合模型的应用及精度分析 |
| 5.4.1 应用区域 |
| 5.4.2 应用过程及精度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、参与的科研项目及论文成果 |
| 致谢 |
（5）GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 2 高程系统的基本理论 |
| 2.1 有关水准面的概念 |
| 2.1.1 水准面 |
| 2.1.2 大地水准面 |
| 2.1.3 似大地水准面 |
| 2.1.4 参考椭球面 |
| 2.2 高程系统 |
| 2.2.1 正高系统 |
| 2.2.2 正常高系统 |
| 2.2.3 大地高系统 |
| 2.2.4 正高、正常高、大地高之间的转换 |
| 2.3 国家高程基准 |
| 2.3.1 高程基准面 |
| 2.3.2 水准原点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 GPS测高原理 |
| 3.1 传统测量原理 |
| 3.1.1 水准测量 |
| 3.1.2 三角高程测量 |
| 3.1.3 重力高程测量 |
| 3.2 GPS测量原理 |
| 3.2.1 GPS定位基本原理 |
| 3.2.2 GPS测高原理 |
| 3.3 实验数据采集 |
| 3.3.1 GPS-RTK坐标数据采集 |
| 3.3.2 全站仪坐标数据采集 |
| 3.3.3 水准仪坐标数据采集 |
| 3.3.4 三维激光坐标数据采集 |
| 3.4 数据对比分析 |
| 3.4.1 GPS-RTK坐标数据与全站仪坐标数据对比分析 |
| 3.4.2 GPS-RTK数据与三维激光扫描仪数据对比分析 |
| 3.4.3 GPS-RTK数据与水准仪数据对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 GPS高程拟合模型在工程中的应用 |
| 4.1 测区概况 |
| 4.2 GPS控制点布设方案 |
| 4.3 高程拟合模型 |
| 4.3.1 平面拟合模型 |
| 4.3.2 二次曲面拟合模型 |
| 4.4 平面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.4.1 自动选取结点 |
| 4.4.2 引入一个控制点 |
| 4.4.3 引入两个控制点 |
| 4.4.4 引入三个控制点 |
| 4.4.5 引入四个控制点 |
| 4.5 曲面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.5.1 自动选取结点 |
| 4.5.2 引入一个控制点 |
| 4.5.3 引入两个控制点 |
| 4.5.4 引入三个控制点 |
| 4.5.5 引入四个控制点 |
| 4.6 GPS高程精度评定 |
| 4.6.1 内符合精度 |
| 4.6.2 外符合精度 |
| 4.6.3 GPS水准高程精度评定 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测应用 |
| 5.1 试验段概况 |
| 5.2 施测方案设计 |
| 5.2.1 无人机系统构成 |
| 5.2.2 航线规划 |
| 5.2.3 航带设置 |
| 5.2.4 地面控制点布设 |
| 5.2.5 数据处理 |
| 5.2.6 模型成果展示 |
| 5.3 不同GNSS控制点的无人机测量精度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）工程测量中GPS控制测量平面与高程精度的思考（论文提纲范文）
| 一、GPS测量技术在工程测量中的应用现状以及影响 |
| 二、影响高程测量精度的主要因素 |
| (一)GPS大地高程测量精度 |
| (二)公共点几何水准测量精度 |
| (三)GPS高程拟合方法 |
| 三、提高GPS高程测量精度的措施 |
| (一)高程控制点 |
| (二)测量大地高所采用的方法 |
| (三)选取合理的高程拟合数学模型 |
| (四)修正电离表误差 |
| 四、结论 |
（7）总体最小二乘参数估计与预测的整体解法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 EIV、Partial EIV模型及其拓展模型算法研究 |
| 1.2.2 随机模型的求解 |
| 1.2.3 当前研究内容存在的不足 |
| 1.3 论文研究的目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容和论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 Partial EIV模型参数估计与预测的整体解法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 Partial EIV模型参数估计与预测的整体解法 |
| 2.2.1 非线性问题及其线性化 |
| 2.2.2 Partial EIV模型的整体解法 |
| 2.2.3 精度评定 |
| 2.3 算例与分析 |
| 2.3.1 直线拟合模型 |
| 2.3.2 二次多项式模型 |
| 2.3.3 二维仿射变换模型 |
| 2.3.4 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 总体最小二乘整体解法的方差分量估计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 总体最小二乘整体解法的方差分量估计 |
| 3.2.1 总体最小二乘整体解法 |
| 3.2.2 总体最小二乘整体解法的方差-协方差分量估计 |
| 3.3 算例与分析 |
| 3.3.1 不顾及相关性的直线拟合模型 |
| 3.3.2 顾及相关性的直线拟合模型 |
| 3.3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于总体最小二乘的GM(1,1)模型的方差分量估计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于总体最小二乘的GM(1,1)模型的方差分量估计 |
| 4.2.1 GM(1,1)模型的TLS解法 |
| 4.2.2 GM(1,1)模型的最小范数二次无偏估计(MINQUE) |
| 4.3 算例与分析 |
| 4.3.1 实际算例 |
| 4.3.2 模拟算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总体最小二乘整体解法在GPS高程转换和大旋转角三维坐标基准变换中的应用 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 GPS高程转换联合模型的方差分量估计 |
| 5.2.1 GPS高程转换联合模型的求解 |
| 5.2.2 GPS高程转换联合模型的方差分量估计 |
| 5.2.3 算例分析讨论 |
| 5.3 大旋转角三维坐标基准变换改进模型的整体解法 |
| 5.3.1 大旋转角三维坐标基准变换模型 |
| 5.3.2 大旋转角三维坐标基准变换模型的整体解法 |
| 5.3.3 大旋转角三维坐标基准变换改进模型的整体解法 |
| 5.3.4 算例分析讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结与结论 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的论文、主要学术活动及获奖情况 |
| 致谢 |
（8）稳健WTLS在GPS高程拟合中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据和背景 |
| 1.2 国内外的研究及应用 |
| 1.2.1 国外的研究与应用 |
| 1.2.2 国内的研究与应用 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线图 |
| 1.3.3 论文结构安排 |
| 1.4 章节小结 |
| 第2章 从最小二乘法到加权总体最小二乘法 |
| 2.1 最小二乘法简述 |
| 2.2 总体最小二乘法 |
| 2.2.1 总体最小二乘平差理论 |
| 2.2.2 总体最小二乘平差奇异值分解法 |
| 2.2.3 总体最小二乘平差迭代法 |
| 2.3 加权总体最小二乘法 |
| 2.3.1 加权总体最小二乘法简述 |
| 2.3.2 加权总体最小二乘平差高斯—赫尔默特法 |
| 2.3.3 加权总体最小二乘平差牛顿—高斯法 |
| 2.4 章节小结 |
| 第3章 稳健估计理论 |
| 3.1 稳健估计理论 |
| 3.1.1 偶然误差与粗差 |
| 3.1.2 稳健估计 |
| 3.2 稳健加权总体最小二乘法 |
| 3.2.1 稳健加权总体最小二乘法的提出 |
| 3.2.2 稳健加权总体最小二乘法解算方法 |
| 3.2.3 稳健加权总体最小二乘法的解算步骤 |
| 3.3 章节小结 |
| 第4章 稳健加权总体最小二乘法实验评估 |
| 4.1 实验设计 |
| 4.2 模拟数据实验 |
| 4.2.1 数据与实验设计 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 实际数据实验 |
| 4.3.1 数据与实验设计 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 章节小结 |
| 第5章 稳健加权总体最小二乘在GPS高程拟合中的应用研究 |
| 5.1 高程拟合问题综述 |
| 5.2 二次曲面拟合方法 |
| 5.2.1 基于LS二次曲面拟合方法 |
| 5.2.2 基于TLS二次曲面拟合方法 |
| 5.2.3 基于WTLS二次曲面拟合方法 |
| 5.2.4 基于RWTLS二次曲面拟合方法 |
| 5.3 对比实验设计 |
| 5.3.1 实验数据中不含粗差 |
| 5.3.2 实验数据中含有粗差 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验数据中不含粗差 |
| 5.4.1.1 平面拟合模型 |
| 5.4.1.2 二次曲面拟合模型 |
| 5.4.2 实验数据中含有粗差 |
| 5.4.2.1 平面拟合模型 |
| 5.4.2.2 二次曲面拟合模型 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 章节小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）基于GPS高程测量技术在水利工程测量中的有效应用分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 GPS高程测量技术在水利工程测量中的应用问题 |
| 1.1 不够重视GPS高程测量技术 |
| 1.2 操作人员能力不足 |
| 1.3 GPS高程测量技术运用不广泛 |
| 2 提高GPS在水利工程测量中使用效果的措施 |
| 2.1 加大GPS高程测量技术的使用力度 |
| 2.2 提升操作人员的自身素质 |
| 2.3 扩大GPS高程测量技术的使用范围 |
| 3 GPS高程测量技术在水利工程测量中的有效应用 |
| 3.1 在渠道管线测量中的有效应用 |
| 3.2 在堤防工程测量中的有效应用 |
| 3.3 在大型建筑物变形观测中的有效应用 |
| 4 结语 |
（10）浅谈GPS高程测量在水电工程中的应用（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 水电工程中的高程测量系统 |
| 2 GPS高程测量方法 |
| 3 水电工程中GPS高程测量方法的实践应用 |
| 3.1 工程概况 |
| 3.2 河流及库区控制网规划 |
| 3.3 施工控制网的应用 |
| 3.4 地形测绘方法 |
| 3.5 安全监测应用 |
| 4 结束语 |
四、GPS高程在测量中的应用（论文参考文献）
- [1]狭长区域GPS控制网优化设计及高程拟合方法研究[D]. 陈陈. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]探究GPS高程测量原理及拟合方法[J]. 郭文龙. 世界有色金属, 2020(18)
- [3]GPS高程测量在水利测绘工程中的运用[J]. 李正威,李昆. 长江技术经济, 2020(S1)
- [4]基于ABC-FOA-LSSVM的GNSS高程拟合方法研究[D]. 张炎. 桂林理工大学, 2020(01)
- [5]GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究[D]. 任洁. 兰州交通大学, 2020(01)
- [6]工程测量中GPS控制测量平面与高程精度的思考[J]. 常健. 冶金管理, 2019(19)
- [7]总体最小二乘参数估计与预测的整体解法研究[D]. 孙坚强. 东华理工大学, 2019(01)
- [8]稳健WTLS在GPS高程拟合中的应用[D]. 朱开银. 成都理工大学, 2019(02)
- [9]基于GPS高程测量技术在水利工程测量中的有效应用分析[J]. 于思博. 黑龙江水利科技, 2018(10)
- [10]浅谈GPS高程测量在水电工程中的应用[J]. 谭莎莎. 建材与装饰, 2018(28)