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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：步骤1、获取历史大气可降雨量数据，并对其进行归一化处理；步骤2、初步构建并训练卷积神经网络预测模型；步骤3、使用北斗精密单点定位方法计算得到对流层总延迟ZTD，并利用Sa经验模型解算对流层静力学延迟ZHD；步骤4、利用对流层总延迟、对流层湿延迟和对流层静力学延迟的关系解算对流层湿延迟；步骤5、根据大气可降雨量和对流层湿延迟的对应关系，通过计算得到大气可降雨量；步骤6、将大气可降雨量数据作为输入进行预测。该算法能够有效克服稀疏或临时搭建北斗观测站因缺乏历史数据而无法对短时降雨预测进行有效建模，导致现有预测算法失效的问题。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取历史大气可降雨量数据，并对其进行归一化处理；步骤2、初步构建卷积神经网络预测模型，卷积神经网络预测模型包括卷积层、池化层、激活层和全连接层；将归一化处理后的数据作为输入对卷积神经网络预测模型进行训练；步骤3、使用北斗精密单点定位方法计算得到对流层总延迟ZTD，并利用Sa经验模型解算对流层静力学延迟ZHD；步骤4、利用对流层总延迟、对流层湿延迟和对流层静力学延迟的关系解算对流层湿延迟；步骤5、根据大气可降雨量和对流层湿延迟的对应关系，通过计算得到大气可降雨量；步骤6、将大气可降雨量数据作为输入，利用步骤2完成训练的卷积神经网络预测模型对整个区域进行预测，输出预测结果并保存。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法
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