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
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1 cm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。
长基线网络RTK 对流层延迟 BP神经网络 穿刺点
许妙强 余学祥 邓健
安徽理工大学,安徽淮南232000 厦门理工学院,福建厦门 361024
国内会议
四川绵阳
中文
278-284
2018-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）