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基于多层感知机的GNSS可感知水汽压预测方法、设备及介质 

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申请/专利权人:招商局重庆交通科研设计院有限公司

摘要:本发明提供一种多层感知机算法的GNSS可感知水汽压预测方法,包括:根据GNSS观测数据流解算获取对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集;基于对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集,采用异常值探测与缺失数据进行数据预处理,得到预处理后的对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集;将对流层延迟时间序列和测站时空信息数据集作为输入参数,将可感知水汽压作为输出参数,训练多层感知机神经网络;将实时解算的GNSS对流层延迟及测站时空信息数据接入多层感知机神经网络中,构建水汽压预报模型;对水汽压预报模型进行精度评估,优化水汽压预报模型。以解决传统从对流层延迟到可感知水汽压转换方法对气象参数的依赖使得水汽反演精度受限的技术问题。

主权项:1.一种基于多层感知机的GNSS可感知水汽压预测方法,其特征在于,多层感知机算法的GNSS可感知水汽压预测方法的水汽压预测模型的构建方法包括:S1、根据GNSS观测数据流解算获取对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集,解算时采用无电离层组合PPP进行处理;S2、基于对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集,采用异常值探测与缺失数据进行数据质量控制数据预处理,得到预处理后的对流层延迟时间序列和可感知水汽压数据集;S3、将对流层延迟时间序列和测站时空信息数据集作为输入参数,将可感知水汽压作为输出参数,训练多层感知机神经网络;S4、将实时解算的GNSS对流层延迟及测站时空信息数据接入多层感知机神经网络中,构建水汽压预报模型;S5、对水汽压预报模型进行精度评估,优化水汽压预报模型。

全文数据:

权利要求:

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