基于RBF神经网络的GPS对流层延迟插值模型

发布时间：2018-04-24 21:21

  本文选题：RBF神经网络 + 对流层延迟　； 参考：《金属矿山》2017年10期

【摘要】：为提高对流层延迟的内插精度,构建了一种基于RBF神经网络的GPS对流层延迟内插模型。以安徽省电力系统6个CORS基站的坐标和对流层延迟作为建模数据,4个CORS基站的坐标和对流层延迟作为测试数据,验证了该模型的可靠性。试验表明:所提模型的对流层延迟插值精度可达毫米级。
[Abstract]:In order to improve the interpolation accuracy of tropospheric delay, a GPS tropospheric delay interpolation model based on RBF neural network was constructed. The coordinate and tropospheric delay of six CORS base stations in Anhui electric power system are used as modeling data, and the coordinates and tropospheric delays of four CORS base stations are used as test data to verify the reliability of the model. The experimental results show that the precision of tropospheric delay interpolation can reach millimeter level.
【作者单位】： 合肥工业大学土木与水利工程学院;安徽继远软件有限公司;
【分类号】：P228.4

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本文编号：1798307