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K-means++分区法在密集型测站中的应用研究

郝美云 孙宪坤 丁倩云 尹玲 尹京苑

郝美云, 孙宪坤, 丁倩云, 尹玲, 尹京苑. K-means++分区法在密集型测站中的应用研究[J]. 全球定位系统, 2018, 43(3): 13-20. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003
引用本文: 郝美云, 孙宪坤, 丁倩云, 尹玲, 尹京苑. K-means++分区法在密集型测站中的应用研究[J]. 全球定位系统, 2018, 43(3): 13-20. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003
HAO Meiyun, SUN Xiankun, DING Qianyun, YIN Ling, YIN Jingyuan. Application of K-means++Partition Method in Intensive Stations[J]. GNSS World of China, 2018, 43(3): 13-20. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003
Citation: HAO Meiyun, SUN Xiankun, DING Qianyun, YIN Ling, YIN Jingyuan. Application of K-means++Partition Method in Intensive Stations[J]. GNSS World of China, 2018, 43(3): 13-20. doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003

K-means++分区法在密集型测站中的应用研究

doi: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003
详细信息
    作者简介:

    郝美云(1993-),女,硕士研究生,主要研究方向为GNSS数据处理、机器学习。

    通讯作者:

    郝美云 E-mail: sues_hmy@163.com

Application of K-means++Partition Method in Intensive Stations

  • 摘要: GAMIT软件在解算大型密集测站时一般需要进行分区处理,分区解算对结果的精度具有一定的影响。为了解决一般分区方法中长短基线同时存在而导致整网解算精度降低的问题,引入了K-means++算法和Hash算法实现分区,简称为K-means++分区法。首先利用K-means++算法对测站进行聚类,再利用Hash算法进行排序组合,这样能得到分布均匀的子网。文中采用整网解算结果作为标准值,分析区域分区法和K-means++分区法的基线长度、基线精度及三维坐标差,然后再将K-means++分区方法与间距分区法进行对比分析。实验结果表明,该方法比区域分区法精度更高,与现有的间距分区方法精度相持,且比间距分区法要稳定高效。

     

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  • 刊出日期:  2018-09-05

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