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《安徽大学学报(自然科学版)》 2010年05期
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广义回归神经网络残余Kriging方法预测地表高程

袁贺  罗问  刘付程  
【摘要】：以广东省番禹区沙洲和石楼镇岛地区的1 657个高程点为样本点,把其分为A、B、C组各200个高程点,A+B组400个高程点,A+B+C组600个高程点作为训练数据集,在Matlab 7.1和ArcGIS 9.2平台上分别应用广义回归神经网络(GRNN)、普通克里格(O-Kriging)、广义回归神经网络残余Kriging方法(GRNNRK)进行高程估值和成图,最后计算出三种方法的均方根误差.结果表明,如果插值样本数据量不变,样本的空间分布格局对GRNNRK插值精度的影响不大,且其插值精度要优于GRNN和O-Kriging方法的插值精度.随着插值样本数据量的增加,三种方法的插值精度都有显著提高,但GRNNRK方法的插值精度仍优于另两种方法.这表明GRNNRK方法在地形高程预测中的应用是可行的.
【作者单位】： 华东师范大学资源与环境科学学院;淮海工学院测绘工程学院;
【关键词】： 广义回归神经网络 克里格 残余 地表高程预测
【分类号】：P216
【正文快照】：
地表高程信息是工程实践和农业与环保决策的重要依据,研究如何利用有限的样本数据来获得更为详尽的地形信息对于科学决策具有重要意义.在进行地形插值的过程中,人们逐渐总结出各种插值方法,如反距离加权插值法、克里格插值法、最小曲率插值法、改进谢别德法、自然邻近插值法

【参考文献】
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