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基于广义回归神经网络的高精度PWV监测方法 

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申请/专利权人:太原理工大学

摘要:本发明涉及大气水汽含量探测方法,具体为基于广义回归神经网络的高精度PWV监测方法。本方法收集了MODIS(ERA5)PWV及其采样位置经度、纬度和高度和时间,然后将其放入构建的GRNN‑MODIS(ERA5)模型中,获得了修改的MODIS(ERA5)PWV。由于GRNN模型意味着校准过程,因此将修改的MODIS(ERA5)PWV与GNSSPWV对齐,对齐后GRNN‑MODIS(ERA5)模型训练完成。本发明构建了GRNN‑MODIS模型和GRNN‑ERA5模型,在没有地面接收机的地方,使用MODIS和ERA5也能预测得到高精度PWV。

主权项:1.基于广义回归神经网络的高精度PWV监测方法,其特征在于:包括以下步骤:采集研究区域的纬度、经度、高度、时间和MODISPWV和GNSSPWV;设定GRNN-MODIS模型,将研究区域的纬度、经度、高度、时间和MODISPWV作为GRNN-MODIS模型的输入,GRNN-MODIS模型输出修改的MODISPWV;不断调整GRNN-MODIS模型的参数,使得修改的MODISPWV和GNSSPWV对齐,修改的MODISPWV和GNSSPWV对齐后,GRNN-MODIS模型训练完成;对研究区域PWV监测时,将采集的研究区域的纬度、经度、高度、时间和MODISPWV输入到训练好的GRNN-MODIS模型中,GRNN-MODIS模型输出的修改的MODISPWV即为高精度PWV。

全文数据:

权利要求:

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