MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合

谢岩鹏; 张志军; 张炯

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MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合

3S技术应用 | 更新时间：2026-05-30

- MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合
- MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合
- 地理空间信息 2026年24卷第5期页码：95-98
- 作者机构：
  
  西宁市国土勘测规划研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P224
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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谢岩鹏, 张志军, 张炯. MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):95-98.

谢岩鹏, 张志军, 张炯. MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 2026, 24(5): 95-98.
谢岩鹏, 张志军, 张炯. MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):95-98. DOI：

谢岩鹏, 张志军, 张炯. MVO优化加权最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 2026, 24(5): 95-98. DOI：

摘要

为提高高程异常拟合精度与稳定性，提出了改进多元宇宙优化（MVO）加权最小二乘支持向量机（WLSSVM）的高程异常模型。首先引入beta随机数优化Tent混沌映射函数，使得多元宇宙初始参数覆盖整个空间；然后通过IMVO算法优化WLSSVM模型初始参数获取策略，构建IMVO-WLSSVM的高程异常拟合模型；最后以高程异常残差值为模型精度评价标准，通过实际工程测量的GNSS水准重合数据进行验证。实验结果表明，IMVO-WLSSVM拟合模型的精度、稳定性优于LSSVM、WOA-LSSVM和MVO-BP拟合法，可为相关工程建设提供一定的参考。

Abstract

关键词

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