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一种基于GMDH神经网络原理的通用地图投影变换方法研究(2)


东经108度0分0秒
北纬8度0分0秒





为了保证计算的精度,笔者在实际的计算中一共抽取了308个样本点,这些样本点均匀分布于所有77幅图幅中(1:100万比例尺的中国地图共分成77幅图幅)。此外,为保证转换的顺利进行,笔者定义了两个辅助函数(C++语言实现):
float JWToNumber(CString jw); //将经纬度的字符串形式转换成数值形式
CString NumberToJW(float x,float y);// 将数值形式转换成经纬度的字符串形式 140
//用于前台显示
如“东经108度0分0秒”和“北纬8度0分0秒”经过函数JWToNumber的变换后分别转换成108.000000和8.000000;而坐标(108.000000, 8.000000)经过函数NumberToJW的变换后转换成“东经:108度 0分0秒 北纬: 4度 0分 0秒”的形式。
经过两次迭代,并用最小二乘法求解生成的线性方程组的运算结果如表2所示。 145
表2 投影转换参数计算结果
Tab. 2 Computing result of projection transformation parameter
a0
9.90220
b0
109.992
a1
-5.04257e-005
b1
0.00933691
a2
0.00998312
b2
-3.38659e-005
a3
1.77726e-008
b3
1.05260e-006
 
a4
-5.07652e-007
b4
3.44313e-008
a5
0.000000
b5
0.000000
a6
0.000000
b6
0.000000
a7
0.000000
b7
0.000000
a8
8.96979e-012
b8
-2.91463e-011
a9
0.000000
b9
0.000000
a10
-2.90835e-015
b10
-1.86634e-014
a11
-9.85213e-017
b11
2.10172e-014
a12
-1.49012e-014
b12
6.21614e-016
a13
3.14725e-015
b13
-4.02145e-015
a14
-2.35766e-016
b14
2.15923e-016
将样本点(-2461.360596, -6073.739258)以及求得的转换参数分别代入式(7)、式(8),求得对应得经纬线坐标为(108.02830139543, 4.0346127258047),经辅助函数NumberToJW转化,生成字符串“东经:108度 1分41秒 北纬: 4度 2分 4秒”。可见,算法具有较高150 的精度。
4 结论
本文基于目前的投影变换算法的通用性不足的现状,结合投影的数值变换理论与GMDH神经网络原理,提出了一种通用的地图投影变换算法,并给出了算法的具体实现过程。该算法已经应用到了国家“十五”重点科技攻关项目“面向行政区域的国民经济与社会155 发展的辅助决策支持技术的应用”中,取得了良好的应用效果。
本文的研究工作集中于算法的通用性、应用性与算法实现,对算法的误差分析、性能优化等方面还缺少深层次的研究。在今后的研究工作中,笔者将进一步研究这方面的内容,使算法在理论上更加完善。
160
[参考文献] (References)
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