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申请/专利权人：中国空间技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习负载模型提高陆地水储量反演准确性的方法，包括：将研究区按照1°×1°格网进行划分，并判断格网内是否包含GPS站点；当确定格网内包含GPS站点时，对GPS站点的垂向时间序列进行预处理，得到真实GPS垂向形变序列；当确定格网内不包含GPS站点时，基于随机森林法，得到模拟地壳垂向形变序列；对真实GPS垂向形变序列或模拟地壳垂向形变序列进行大气和非潮汐海洋负荷改正，得到改正后的地壳垂向形变序列；将得到的改正后的地壳垂向形变序列作为地壳负载模型的输入数据，对陆地水储量TWSA进行反演。本发明可在没有GPS站点分布的未观测区域实现地壳负荷形变的模拟，实现对陆地水储量TWSA的反演，提高TWSA反演精度。
主权项：1.一种基于机器学习负载模型提高陆地水储量反演准确性的方法，其特征在于，包括：将研究区按照1°×1°格网进行划分，并判断格网内是否包含GPS站点；当确定格网内包含GPS站点时，对GPS站点的垂向时间序列进行预处理，得到真实GPS垂向形变序列；当确定格网内不包含GPS站点时，基于随机森林法，模拟研究区所有格网内的地壳垂向形变序列，得到模拟地壳垂向形变序列；对真实GPS垂向形变序列或模拟地壳垂向形变序列进行大气和非潮汐海洋负荷改正，得到改正后的地壳垂向形变序列；将得到的改正后的地壳垂向形变序列作为地壳负载模型的输入数据，对陆地水储量TWSA进行反演；其中：基于随机森林法，模拟研究区所有格网内的地壳垂向形变序列，得到模拟地壳垂向形变序列，包括：将GPS站点所对应的温度和气压作为输入数据，GPS站点的垂向时间序列作为输出数据，利用随机森林法依次回归M次，得到M个格网的输出结果；对M个格网的输出结果进行平均处理，得到研究区所有格网内的模拟地壳垂向形变序列；模拟地壳垂向形变序列表示如下： 其中，Ugrid表示模拟地壳垂向形变序列，T表示随机森林法中构造的随机的、去相关的决策树的总数，gix表示随机森林法中每棵决策树的反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国空间技术研究院 基于机器学习负载模型提高陆地水储量反演准确性的方法
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