典型文献
GNSS信号估算大气可降雨系统原理及应用进展
文献摘要：
[目的]通过分析机器学习方法与传统方法各自的优势和缺陷,可以融合机器学习方法和传统方法各自的优势,有效克服经验模型的缺陷,同时提高降雨估算精度,增强了降雨预测的可靠性,从而预防自然灾害.[方法]文章指出将人工智能等相关算法引入GNSS大气可降水量的反演过程成为了当前研究的重要方向,特别是将深度学习神经网络等模型运用到GNSS大气可降水量的探测实验中不仅能够提高实验运算效率及反演精度,还可以在一定程度上减少工作量.[结果]根据系统组合的PPP模式实验数据显示运用北斗系统进行大气可降水量反演具有可行性,反演结果与探空数据有很好的一致性,且将机器学习方法运用到多系统组合的PPP模型的精度更高,能够为天气预测提供技术支撑.[结论]通过对GNSS反演大气可降水量发展的分析,归纳了当前利用GNSS反演大气可降水量的研究方法,对GNSS的大气水汽含量反演从理论到技术应用进行了梳理.同时研发基于约束下的GPS系统和我国北斗卫星系统的联合大气水汽反演系统对于进一步推动GNSS技术在气象和农业方面的应用具有重要作用.
文献关键词：
GNSS;北斗卫星系统;机器学习;大气可降雨系统
中图分类号：
作者姓名：
孙一丹;郭中华;杨昌智;毛克彪;辛晓平;王一帆;王平
作者机构：
宁夏大学物理与电子电气工程学院,银川 750021;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]孙一丹;郭中华;杨昌智;毛克彪;辛晓平;王一帆;王平-.GNSS信号估算大气可降雨系统原理及应用进展)[J].中国农业资源与区划,2022(09):50-59
A类：
大气可降雨系统
B类：
GNSS,系统原理,原理及应用,机器学习方法,经验模型,估算精度,降雨预测,大气可降水量,演过,深度学习神经网络,高实,运算效率,反演精度,PPP,北斗系统,探空数据,方法运用,多系统组合,天气预测,大气水汽含量,论到,GPS,北斗卫星系统,水汽反演
AB值：
0.238034
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