运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析

作     者：严祥高 贾小林 朱永兴 YAN Xianggao;JIA Xiaolin;ZHU Yongxing

作者机构：长安大学地质工程与测绘学院西安710054 西安测绘研究所西安710054 

出 版 物：《导航定位学报》 (Journal of Navigation and Positioning)

年 卷 期：2023年第11卷第5期

页      面：101-110页

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] 

主　　题：克洛步伽(Klobuchar)模型 遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP) 模型残差 优化 

摘      要：为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。