ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ЛОКАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ГЕОИДА ГОРОДА АСТАНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Загрузки
Опубликован:
2026-06-30Выпуск:
Том 1 № 2 (2026): JES_2_2026Раздел:
СтатьиЯзык статьи:
РусскийПросмотры:
9Скачивания:
7Ключевые слова:
моделирование, модель геоида, LSMSA, преобразование Гельмерта, регрессоры машинного обучения, гауссовская процессная регрессия, регрессия опорных векторовАннотация
Разработка высокоточной региональной модели геоида является важным этапом модернизации высотной основы Казахстана и повышения эффективности определения высот по данным ГНСС. В работе предложен гибридный подход к уточнению локальной модели геоида для района г. Астана, сочетающий базовое гравиметрическое решение LSMSA и статистическое моделирование остаточных поправок. Базовая поверхность геоида рассчитывается методом модификации формулы Стокса по методу наименьших квадратов с аддитивными поправками и проверяется контрольными пунктами ГНСС/Нивелирования. Для уменьшения расхождений с наблюдениями формируется корректирующая поверхность по остаткам с использованием 7-параметрического преобразования Гельмерта и регрессионных моделей машинного обучения (GPR, SVR, LSBoost). На независимой тестовой подвыборке для SVR получено снижение RMSE с 0,062 до 0,047 м, что соответствует уменьшению ошибки на 24%. Результаты показывают, что предложенная схема уменьшает разброс остаточных ошибок и улучшает согласование модели геоида с данными ГНСС/Нивелирования.
Лицензия
Copyright (c) 2026 Asset Urazaliyev, Daniya Shoganbekova, Magzhan Kozhakhmetov, Nailya Zhaksygul

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.