典型文献
基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型
文献摘要：
为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM.KM模型是根据昆明探空站2015—2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能.测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45％;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm.该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量.
文献关键词：
昆明CORS;天顶湿延迟;BP神经网络;Saastamoninen模型
中图分类号：
作者姓名：
丁仁军;王友昆;张君华;刘晨
作者机构：
昆明市测绘研究院,云南 昆明650051;武汉大学测绘学院,湖北 武汉430079;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]丁仁军;王友昆;张君华;刘晨-.基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型)[J].测绘通报,2022(03):107-110
A类：
天顶湿延迟,KMCORS,Saastamoninen
B类：
明天,昆明市,卫星定位,综合服务,服务系统,ZWD,昆明地区,探空站,探空资料,误差反向传播,探空数据,预测性能,SA,RMSE,精度提升,Bias,无偏性,高原区,经验模型
AB值：
0.273256
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