本文選題：ZTD + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型��； 參考：《測(cè)繪通報(bào)》2017年01期

【摘要】：目前,經(jīng)驗(yàn)對(duì)流層天頂延遲(ZTD)模型已經(jīng)有了飛速的發(fā)展,因?yàn)樗鼈冊(cè)谑褂脮r(shí)無(wú)需任何測(cè)量的實(shí)時(shí)地面氣象數(shù)據(jù),這給GNSS用戶提供了極大方便。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在實(shí)測(cè)參數(shù)型的ZTD建模中已經(jīng)取得了一定的成果。與此同時(shí),國(guó)內(nèi)雖然有學(xué)者構(gòu)建了神經(jīng)外網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)ZTD模型,其最大的缺點(diǎn)是忽略了ZTD時(shí)間變化且只能單獨(dú)預(yù)報(bào)ZTD。本文針對(duì)這些缺點(diǎn)構(gòu)建了優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)ZTD模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分別預(yù)報(bào)天頂干延遲ZHD和天頂濕延遲ZWD,且具有良好的精度:ZHD的Bias和RMSE分別為-3.7和19.8 mm;ZWD的Bias和RMSE分別為-0.6和34.2 mm。本文的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)的ZHD和ZWD的精度均與目前世界著名的GPT2w格網(wǎng)模型相當(dāng)。另外,與GPT2w模型相比較,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最大的優(yōu)點(diǎn)就是無(wú)需龐大的預(yù)存格網(wǎng)數(shù)據(jù)作為輸入,在使用時(shí)僅需要知道一個(gè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可,該特點(diǎn)為GNSS用戶提供了極大的方便。
[Abstract]:At present, empirical tropospheric zenith delay (ZTD) models have been rapidly developed because they do not require any real time ground meteorological data, which provides great convenience to GNSS users. Neural network technology has achieved some results in the ZTD modeling of measured parameters. At the same time, although some domestic scholars have constructed the empirical ZTD model of the neural network, its biggest disadvantage is to ignore the time variation of the ZTD and to predict the ZTD alone. In this paper, an optimized empirical ZTD model of neural network is constructed for these shortcomings. The experimental results show that the proposed neural network model can predict ZHD and ZWDs, and the Bias and RMSE of ZWD with good accuracy are -3.7 and 19.8mm respectively, and the bias and RMSE of ZWD are -0.6 and 34.2 mm. respectively. The precision of ZHD and ZWD predicted by the neural network model in this paper is similar to that of the world famous GPT2w grid model. In addition, compared with the GPT2w model, the biggest advantage of the neural network model is that it does not need large pre-stored grid data as input, and it only needs to know a trained neural network to use it. This feature provides great convenience for GNSS users.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41574022;41274028) 普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(JSCHKY201314)
【分類號(hào)】：P228.4

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本文編號(hào)：2104684