基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

作     者：丁仁军 王友昆 张君华 刘晨 DING Renjun;WANG Youkun;ZHANG Junhua;LIU Chen

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 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2022年第3期

页      面：107-110页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(41721003,41874033) 昆明市卫星定位综合服务系统整合技术服务项目(JS2020-03) 昆明市卫星定位综合服务系统扩展升级专项资金(JS2021-02) 昆明市卫星定位综合服务系统整合建设及关键技术研究(昆测研202003) 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(19-185-10-17) 

主　　题：昆明CORS 天顶湿延迟 BP神经网络 Saastamoninen模型 

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。