改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法

伍勇

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改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法

更新时间：2026-08-11

- 改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法
- Vol. 23, Issue 2, Pages: 108-111(2025)
- 作者机构：
  
  湖北省荆州市水文水资源勘测局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP183;P228.4
- Published：2025
- 稿件说明：
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伍勇. 改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法[J]. 2025, 23(2): 108-111.
DOI：

伍勇. 改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法[J]. 2025, 23(2): 108-111. DOI：

摘要

针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题，改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷，使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式，提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性，利用改进海鸥算法的最优适应度个体神经元连接权值和阈值，以此建立改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程异常值拟合预测模型，通过实际工程GPS高程数据对模型进行检核。结果表明提出改进优化模型比传统BP神经网络模型拟合精准性、稳定性高，对数据适应度更好，是一种可靠拟合模型。

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