改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法

宋海艳

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改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-07

- 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法
- 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法
- 地理空间信息 2026年24卷第4期页码：28-31
- 作者机构：
  
  西宁市测绘院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP18;P228.4
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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宋海艳. 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):28-31.

宋海艳. 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法[J]. 2026, 24(4): 28-31.
宋海艳. 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):28-31. DOI：

宋海艳. 改进蚁狮优化算法优化BP神经网模型的高程拟合方法[J]. 2026, 24(4): 28-31. DOI：

摘要

针对复杂地形条件下GNSS高程异常拟合模型精度不高的问题，提出一种改进蚁狮优化算法以优化BP神经网络的建模方法。该方法通过引入非线性动态权重调整机制与和动态比例因子调节策略，改进蚁狮优化算法的搜索能力，从而实现对BP神经网络中神经元间的权值与阈值的全局搜索与局部优化，有效克服了BP神经网络易陷入梯度下降缓慢和局部极值的缺陷。基于实际工程数据，分别对比了BP神经网络、最小二乘支持向量机、标准ALO-BP方法以及所提出的改进方法在高程异常拟合精度上的表现。实验结果表明，方法所获得的高程异常拟合值与实测高程高度吻合度更高，在拟合精度和稳定性方面均优于其他方法，表现出良好的工程应用前景。

Abstract

关键词

Keywords

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