基于BP神经网络模型的多系统网络RTK天顶对流层延迟的精度分析

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为了提高对流层延迟的计算精度,结合BP神经网络算法的自主学习、记忆、计算和智能处理功能,以BP神经网络模型作为研究对象,首先将对流层假想为一个无限薄的单层膜并建立长基线网络RTK天顶对流层的BP神经网络模型,然后将穿刺点和对应的天顶对流层作为输入量,通过建立的BP神经网络预测出参考站对应的天顶对流层,最后比较分析BP神经网络对天顶对流层延迟的估计精度.以河南省CORS网和江苏省CORS网数据为例的试验结果表明:BP神经网络对于多系统(GPS、GLONASS、BDS)的天顶对流层延迟预测都取得了很好的预测效果.总体上,约86％的预测值与实际值之间的偏差在1cm以内;约9％的预测值与实际值之间的偏差在2cm以内;约5％的预测值与实际值之间的偏差在3cm以内.
作者：许妙强 余学祥 邓健
作者单位：安徽理工大学,安徽淮南232000厦门理工学院,福建厦门361024
母体文献：中国卫星导航与位置服务第七届年会暨中国北斗应用大会论文集
会议名称：中国卫星导航与位置服务第七届年会暨中国北斗应用大会  
会议时间：2018年9月1日
会议地点：四川绵阳
主办单位：中国卫星导航定位协会
语种：chi
分类号：TP2TP1
关键词：连续运行基准站系统  对流层延迟  BP神经网络  预测精度
在线出版日期：2022年4月27日
基金项目：
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