文档名：基于RBF神经网络的GPS对流层延迟插值算法
目前,RBF神经网络已经应用在很多领域,它能够以任意精度逼近任意函数,学习速度快.为了提高对流层延迟内插精度,建立了一种基于RBF神经网络对GPS对流层延迟内插的模型.安徽省电力系统6个CORS基站的坐标和对流层延迟作为建模数据,4个CORS站作为测试数据,验证该模型的可靠性.实验结果表明,测试数据的对流层插值精度达到毫米级别.
作者：马健武 陶庭叶 尹为松
作者单位：合肥工业大学,安徽合肥,230009安徽继远软件有限公司,安徽合肥,230088
母体文献：2017中国国际矿山测量学术论坛论文集
会议名称：2017中国国际矿山测量学术论坛
会议时间：2017年10月12日
会议地点：安徽淮南
主办单位：中国煤炭学会
语种：chi
分类号：P22TN7
关键词：全球定位系统 对流层延迟 插值精度 RBF神经网络
在线出版日期：2020年7月21日
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