【摘 要】
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针对单系统GNSS-MR潮位监测中反演精度和时间分辨率低的问题,提出了一种基于LS-SVM的多系统融合潮位反演方法.利用香港HKQT站连续30 d的GPS、BDS、Galileo、GLONASS卫星观测数据进行实验,比较了基于滑动窗口最小二乘法、SVR、LS-SVM三种多系统融合方法.结果表明:基于LS-SVM的多系统融合潮位反演与单系统GNSS-MR潮位反演RMSE最小的BDS系统相比,RMSE值减小了55.8％、相关系数提高了4.1％;与单系统潮位反演时间分辨率最高的GLONASS系统相比,时间分辨率
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,江西 南昌330031;自然资源部第二海洋研究所,浙江 杭州310012;南昌大学信息工程学院,江西 南昌330031;自然资源部第二海洋研究所,浙江 杭州310012
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针对单系统GNSS-MR潮位监测中反演精度和时间分辨率低的问题,提出了一种基于LS-SVM的多系统融合潮位反演方法.利用香港HKQT站连续30 d的GPS、BDS、Galileo、GLONASS卫星观测数据进行实验,比较了基于滑动窗口最小二乘法、SVR、LS-SVM三种多系统融合方法.结果表明:基于LS-SVM的多系统融合潮位反演与单系统GNSS-MR潮位反演RMSE最小的BDS系统相比,RMSE值减小了55.8％、相关系数提高了4.1％;与单系统潮位反演时间分辨率最高的GLONASS系统相比,时间分辨率提高了59.3％;与基于SVR模型的多系统融合潮位反演相比,RMSE值减小了52.3％,相关系数提高了2.2％;与基于滑动窗口最小二乘法的多系统融合潮位反演相比,RMSE值减小了41.1％,相关系数提高了1.2％.基于LS-SVM的多系统融合潮位反演比滑动窗口最小二乘法、SVR算法具有更优的潮位反演性能.
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