- 一种优化的基于神经网络的经验ZTD模型被引量：8
- 2017年
- 目前,经验对流层天顶延迟(ZTD)模型已经有了飞速的发展,因为它们在使用时无需任何测量的实时地面气象数据,这给GNSS用户提供了极大方便。神经网络技术在实测参数型的ZTD建模中已经取得了一定的成果。与此同时,国内虽然有学者构建了神经外网络的经验ZTD模型,其最大的缺点是忽略了ZTD时间变化且只能单独预报ZTD。本文针对这些缺点构建了优化的神经网络经验ZTD模型。试验结果表明,本文提出的神经网络模型可以分别预报天顶干延迟ZHD和天顶湿延迟ZWD,且具有良好的精度:ZHD的Bias和RMSE分别为-3.7和19.8 mm;ZWD的Bias和RMSE分别为-0.6和34.2 mm。本文的神经网络模型预报的ZHD和ZWD的精度均与目前世界著名的GPT2w格网模型相当。另外,与GPT2w模型相比较,神经网络模型最大的优点就是无需庞大的预存格网数据作为输入,在使用时仅需要知道一个训练好的神经网络即可,该特点为GNSS用户提供了极大的方便。
- 丁茂华胡伍生
- 关键词：神经网络模型GNSS
- 一种基于BP-EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法
- 本发明公开了一种基于BP‑EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1:构建一个4×P×1的BP神经网络模型，表示测站处对流层延迟残差RES与测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对...
- 胡伍生夏晓明严宇翔丁茂华
- 文献传递
- 一种基于实测气象参数的对流层天顶延迟改正方法
- 本发明公开了一种GNSS区域对流层天顶延迟改正的ISAAS模型计算方法，首先利用BP神经网络技术表示Saastamoinen模型误差；使用高精度的IGS对流层延迟产品数据训练BP神经网络；然后，用Saastamoinen...
- 胡伍生丁茂华余龙飞王松寒
- 文献传递
- 贴近度的诱导有序加权平均算子最优组合模型被引量：4
- 2017年
- 针对由路基沉降观测数据建立的各种沉降预测模型各有优缺点的问题,该文提出了将基于贴近度的诱导有序加权平均算子最优组合模型应用于路基沉降变形预测分析中的方法。该文将贴近度与诱导有序加权平均算子进行结合,建立基于贴近度的诱导有序加权平均算子最优组合预测模型,并用于沉降预测分析。对各模型的预测精度进行比较分析,结果显示:该组合模型效果优于单项模型的预测精度,预测相对误差小,最大误差<5%;其各项误差指标也低于参与组合的各单项预测方法。
- 李志朋张志伟丁茂华
- 关键词：贴近度IOWA沉降预测
- 基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法
- 本发明公开了基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法，包括四个步骤：步骤S1是通过已知的电离层垂直总电子含量数据分析电离层垂直总电子含量随时间的变化特性；步骤S2是构建时间序列二维化平面，确定待预测的电离层垂直总...
- 胡伍生王松寒华远峰丁茂华
- 文献传递
- 基于GGOS Atmosphere数据的ZHD模型精度分析被引量：1
- 2017年
- 对流层天顶干延迟(ZHD)建模是对流层延迟建模的一个重要组成部分,由于ZHD变化较为规律,因此,通常用模型来表达。而对流层天顶湿延迟(ZWD)变化不规则且随机性大,所以在GNSS处理中将它作为一个未知的待估参数。不精确的ZHD模型,会影响到ZWD估算的准确性,因此,选择精确合理的ZHD模型具有重要的意义。传统无线电探空仪数据获取的ZHD由于不能覆盖全球所有位置,尤其是海洋地区,而且在特殊天气使用也受限。为了更能全面反映ZHD模型的精度,本文尝试使用GGOS Atmosphere数据比较分析3种经典ZHD模型、即Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型。通过对全球范围内的657个站点且时间覆盖长达5年的GGOS Atmosphere数据进行比较分析,我们得到以下结论:Saastamoinen模型优于Hopfield模型和Black模型,Saastamoinen模型的ZHD的精度可以优于1.5 mm。因此,在GNSS用户使用ZHD模型时,Saastamoinen模型可以作为使用模型。具体可以应用到GNSS大地测量学、GNSS车辆导航定位以及GNSS气象学。
- 丁茂华胡伍生
- 关键词：GGOSATMOSPHEREHOPFIELD模型
- 一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法
- 本发明公开了一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法，包括以下的步骤：S1：确定电离层层析待反演区域及待反演时段；S2：将待反演区域离散化为一系列三维像素；S3：准备电离层层析待反演区域及待反演时段内的GNSS卫...
- 胡伍生余龙飞丁茂华
- 文献传递
- 一种基于BP-EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法
- 本发明公开了一种基于BP‑EGNOS融合模型的对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1:构建一个4×P×1的BP神经网络模型，表示测站处对流层延迟残差RES与测站处的纬度、测站处的高程、年积日和EGNOS模型计算的测站对...
- 胡伍生夏晓明严宇翔丁茂华
- 基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法
- 本发明公开了基于时间序列二维化的电离层垂直总电子含量预报方法，包括四个步骤：步骤S1是通过已知的电离层垂直总电子含量数据分析电离层垂直总电子含量随时间的变化特性；步骤S2是构建时间序列二维化平面，确定待预测的电离层垂直总...
- 胡伍生王松寒华远峰丁茂华
- 文献传递
- 一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法
- 本发明公开了一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法，包括以下的步骤：S1：确定电离层层析待反演区域及待反演时段；S2：将待反演区域离散化为一系列三维像素；S3：准备电离层层析待反演区域及待反演时段内的GNSS卫...
- 胡伍生余龙飞丁茂华
