顾及季节和高程影响的青藏高原湿延迟神经网络预测模型

曾印; 谢劭峰; 张继洪; 吴勇峰; 刘俊文; 徐庆兵

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顾及季节和高程影响的青藏高原湿延迟神经网络预测模型

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针对现有的需要实测参数的对流层天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)模型在青藏高原地区适配性不足的问题,根据青藏高原地区13个探空站2015—2017年的探空站数据,将气象参数(地面空气温度、水汽压)和时空变化特征(年积日和高程)作为模型输入因子,以数值积分法计算得到的ZWD作为学习目标,通过多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络模型进行迭代训练,从而得到适用于青藏高原地区的ZWD预测模型(简称为MLP模型),并使用2018年的探空站数据对模型进行精度检验。结果表明,MLP模型的年均偏差(bias)和年均均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为-0.08 cm和1.13 cm,分别比GPT3模型、Saastamoninen模型和Ifadis模型的精度(RMSE值)提高了51.5%、40.2%、52.9%。研究可为青藏高原地区的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)导航定位和水汽反演研究提供参考。

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来源
《中国科技论文》 |2023年第5期|512-517|共6页
作者
曾印; 谢劭峰; 张继洪; 吴勇峰; 刘俊文; 徐庆兵;
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作者单位

桂林理工大学测绘地理信息学院;

广西空间信息与测绘重点实验室(桂林理工大学);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类卫星大地测量与空间大地测量;
关键词
天顶湿延迟; 多层感知器; 青藏高原地区; 精度检验;

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