【摘 要】
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目前,RBF神经网络已经应用在很多领域,它能够以任意精度逼近任意函数,学习速度快.为了提高对流层延迟内插精度,建立了一种基于RBF神经网络对GPS对流层延迟内插的模型.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站作为测试数据,验证该模型的可靠性.实验结果表明,测试数据的对流层插值精度达到毫米级别.
【机 构】
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合肥工业大学,安徽合肥,230009 安徽继远软件有限公司,安徽合肥,230088
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目前,RBF神经网络已经应用在很多领域,它能够以任意精度逼近任意函数,学习速度快.为了提高对流层延迟内插精度,建立了一种基于RBF神经网络对GPS对流层延迟内插的模型.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站作为测试数据,验证该模型的可靠性.实验结果表明,测试数据的对流层插值精度达到毫米级别.
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