基于神经网络改进的ZHD模型及其在北斗_GNSS水汽反演中的应用.pdf

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摘要

水汽是影响天气变化的重要参数,对于大气循环和全球气候有重要的影响。

基于全球卫星导航系统(GNSS,GlobalNavigationSatelliteSystem)技术反演水汽含

量,拥有全天候、时空分辨率高、成本低等优势。本文基于地基GNSS水汽反演

展开研究,分别对全球范围内动静态精密单点定位的精度进行评估。通过对全球

气温气压经验模型在中国地区的精度表现进行分析,发现现有的模型在模拟气压

时存在精度不稳定和地区波动的问题。针对此问题,分别使用深度神经网络和长

短期记忆神经网络对

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