基于Keras平台的LSTM模型的对流层延迟预测

来源 :全球定位系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lanrenlaopan

【摘要】

：

对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)测量精度的重要因素.针对现有对流层延迟模型稳定性差,精度较低等问题,在无实测气象参数条件下,提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络(LSTM)的对流层延迟预测模型.选取全球均匀分布的8个测站,使用其2016年第90-131年积日共42天的整点对流层延迟数据预测其第132—136年积日的整点数据.以国际GNSS服务(IGS)中心提供的对流层产品为真

【作者】

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时瑶佳吴飞朱海韩学法

【机构】

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上海工程技术大学电子电气工程学院

【出处】

：

全球定位系统

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

对流层延迟 Keras 长短期记忆神经网络时间序列预测精度 tropospheric delay Keras long-short term memory

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年科学基金(61902237),上海市科学技术委员会重点项目(18511101600),上海市科委青年科技英才“扬帆计划”资助项目(19YF1418200)

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