本文選題：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 對流層延遲　； 參考：《金屬礦山》2017年10期

【摘要】：為提高對流層延遲的內(nèi)插精度,構(gòu)建了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS對流層延遲內(nèi)插模型。以安徽省電力系統(tǒng)6個CORS基站的坐標和對流層延遲作為建模數(shù)據(jù),4個CORS基站的坐標和對流層延遲作為測試數(shù)據(jù),驗證了該模型的可靠性。試驗表明:所提模型的對流層延遲插值精度可達毫米級。
[Abstract]:In order to improve the interpolation accuracy of tropospheric delay, a GPS tropospheric delay interpolation model based on RBF neural network was constructed. The coordinate and tropospheric delay of six CORS base stations in Anhui electric power system are used as modeling data, and the coordinates and tropospheric delays of four CORS base stations are used as test data to verify the reliability of the model. The experimental results show that the precision of tropospheric delay interpolation can reach millimeter level.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學土木與水利工程學院;安徽繼遠軟件有限公司;
【分類號】：P228.4

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本文編號：1798307