Uso do método "support vector machine" por mínimos quadrados para estimar um modelo geométrico local para o geóide
AUTOR(ES)
Kao, Szu-Pyng, Chen, Chao-Nan, Huang, Hui-Chi, Shen, Yu-Ting
FONTE
Bol. Ciênc. Geod.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2014-06
RESUMO
Este estudo empregou pontos de controle de GPS em regiões-teste com altitudes ortométricas de primeira ordem previamente conhecidas, para a obtenção de pontos de coordenadas planas e altitudes elipsoidais, com a utilização do método cinemático em tempo real (RTK). Este estudo aplicou o ajuste de superfície de primeira ordem, ajuste de superfície de segunda ordem, método da retropropagação para redes neurais e "support vector machine" por mínimos quadrados (LS-SVM). Integridade e localização de dados foram examinados, e a certa quantidade e distribuição de pontos de referência modificados para obtenção da solução ideal. O estudo contou também com o LS-SVM e com o modelo de altitude geoidal local que foi estabelecido usando 3 funções de Kernel para análises e pesquisas. Os resultados indicam que a precisão total dos valores calculados das ondulações geóidais geométricas locais usando a rede neural artificial e o polinômio de terceira-ordem da função de Kernel foram ideais com o valor quadrático médio de aproximadamente ± 1.5 cm. O resultado mostrou que o SVM oferece o método rápido e prático para obtenção de altitudes ortométricas e provê a pesquisa acadêmica de referência para modelos geoidais locais.
ASSUNTO(S)
máquina de vetor suporte para mínimos quadrados função de kernel modelo de geóide local
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