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一种基于AI模型的SSR格网主站确定方法及装置 

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申请/专利权人:国汽大有时空科技(安庆)有限公司

摘要:本发明公开了一种基于AI模型的SSR格网主站确定方法及装置,所述方法包括:获取包含了基准站的观测数据以及观测数据的评价指标的训练数据集;采用所述训练数据集进行模型拟合训练得到训练模型,利用所述训练模型计算SSR格网内每个基准站进行差分改正数精度值;从多个所述差分改正数精度值中筛选数值最小的差分改正数精度值,并确定数值最小的差分改正数精度值对应的基准站为SSR格网主站。本发明可以采集关于基准站的观测数据以及数据的评价指标,利用观测数据和数据的评价指标进行模型训练,并通过训练完成的模型从多个基准站中筛选一个作为最优主站,从而能筛选当前时间节点的最优主站,以提升确定主站的准确率。

主权项:1.一种基于AI模型的SSR格网主站确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取包含了基准站的观测数据以及观测数据的评价指标的训练数据集;采用所述训练数据集进行模型拟合训练得到训练模型,利用所述训练模型计算SSR格网内每个基准站进行差分改正数精度值;从多个所述差分改正数精度值中筛选数值最小的差分改正数精度值,并确定数值最小的差分改正数精度值对应的基准站为SSR格网主站;所述获取包含了基准站的观测数据以及观测数据的评价指标的训练数据集,包括:分获取关于基准站的观测数据以及关于所述观测数据的评价指标;对所述观测数据进行数据特征处理得到特征值,以及对所述评价指标进行求解得到目标值;将相同历元的所述特征值以及所述目标值进行整合,得到训练数据集;所述分获取关于基准站的观测数据以及关于所述观测数据的评价指标,包括:调用数据中台采集基准站的观测数据;采用PPP-RTK算法对所述观测数据进行解算得到评价指标。

全文数据:

权利要求:

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