摘要：最小二乘支持向量机具有结构简单、计算速度快、收敛精度高等特点,能够很好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等实际问题,在GNSS高程拟合中具有一定的优势。本文通过构造基于径向基核和多项式核的混合核函数,引入粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,建立了基于混合核函数的最小二乘支持向量机高程异常拟合模型。以平原地区和山区两种典型地貌的高程数据为研究对象进行实验,并与普通核函数的最小二乘支持向量机的结果对比分析。结果表明,基于混合核函数的最小二乘支持向量机的实验效果要明显优于普通核函数的最小二乘支持向量机。

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