[发明专利]一种基于深度学习的全球对流层延迟建模方法有效
| 申请号： | 202010142840.7 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111382507B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 徐天河;王帅民;聂文锋;江楠 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/06;G06F119/02;G06F119/14 |
| 代理公司： | 厦门一创联智知识产权代理事务所(普通合伙) 35252 | 代理人： | 杨玉蓉 |
| 地址： | 264200 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及焊接技术领域，具体涉及一种基于深度学习的全球对流层延迟建模方法，包括以下步骤：步骤S1、水汽递减因子和加权平均温度生成；步骤S2、建立深度学习对流层大气延迟气象参数模型；步骤S3、生成对流层延迟计算需要的气象参数；步骤S4、天顶对流层延迟的生成；同时对压缩机壳体进行自动定位并锁紧，能确保压缩机壳体上焊接位置一致性；本发明用ERA5提供的最新数据源精度较高，时间分辨率可达到一小时，采用深度学习的方法，可以获得高精度的小时对流层延迟值，为高精度定位事后解算和实时PPP解算提供可靠先验值，可以提高事后定位解算的精度和实时PPP的解算精度，缩短实时PPP的收敛时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 全球 对流层 延迟 建模 方法 | ||
【主权项】：
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