摘要：针对gps高程异常拟合中观测数据存在粗差和系数矩阵存在误差的情况,提出采用一种新的RTLS迭代算法,同时构造基于标准化残差的IGGIII权函数.RTLS迭代算法顾及了系数矩阵中的常数列不存在误差的特性,仅考虑存在误差的列向量部分.以某市城区的80组gps水准联测数据为例,设计两种实验方案证该方法的精度和稳健性,其中,拟合数据有43组(四组gps数据含有粗差),外符合检验数据37组.在拟合数据不含粗差的情况下,RLTS和抗差LS估计效果一致;而在拟合数据存在粗差的情况下,RTLS拟合二次曲面的效果明显抗差LS算法.结果表明:利用RTLS拟合gps高程异常拟合的二次曲面是最优选择.

摘要：本文论述了支持向量机的回归算法,提出了基于支持向量机的gps高程异常拟合方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的gps高程异常模型。以实例数据讨论了基于支持向量机的gps高程异常分析方法。研究表明:用支持向量机技术建立gps高程异常模型是可行的和有效的。

摘要：一、引言gps控制网经平差计算后,可以得到各gps点的WGS-84大地高H。但在实际应用中,地面点高程采用正常高系统,地面的正常高Hr是地面点沿铅垂线至似大地水准面的距离。这种高程是通过水准测量来确定的。这就有必要找出gps点的大地高H与正常高Hr的关系，并用一定的方法将H转换为Hr。图1显示了高程系统间的相互关系。

摘要：本文论述了正交多项式和基于BP人工神经网络的gps高程异常拟合原理,分析了这几种算法的优缺点。并结合实例计算,比较分析各方法的精度。最后得出改进的BP神经网络的方法精度要优于多项式拟合和标准BP算法。

摘要：该文以国内许多省级行政区内的gps测高成果为基础 ,用外推或内推的方法 ,绘制出了我国的gps高程异常图 。