НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ГЕОДЕЗИИ
Аннотация
Для решения задачи трансформирования систем координат существует множество подходов. В статье представлены результаты применения двух подходов к данной задачи, первый, метод наименьших квадратов, второй, применение искусственных нейронных сетей. Цель статьи состоит в выяснении, могут ли методы машинного обучения служить надежной альтернативой для решения задачи трансформирования систем координат.
Библиографические ссылки
Ghilani, Charles D. Adjustment computations: spatial data analysis / Ghilani Charles D., Wolf Paul R. – Hoboken: JOHN WILEY & SONS, INC., 2006. – 632 с.
Михайлович, К. Геодезия (уравнительные вычисления) / К. Михайлович; пер. с сербско-хорватского С.В. Лебедева, под ред. В.Д. Большакова. – М. : Недра, 1984. – 448 с.
Ziggah, Y.Y 2D cadastral coordinate transformation using extreme learning machine technique. Geodesy and Cartography / Y.Y.Ziggah, Y. Issaka, P.B. Laari, Z.Hui-2018. – С.321–343.
Kumi-Boateng, B. Feasibility of using Group Method of Data Handling (GMDH) approach for horizontal coordinate transformation/ B.Kumi-Boateng, Y.Yevenyo Ziggah-Ghana, 2020. – C.55-66.
Barsi, A. Performing coordinate transformation by artificial neural network. Allgemeine Vermessungs Nachrichten / A.Barsi – 2001. – C.134–137.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
