遗传算法优化的GPS对流层延迟内插算法  

Interpolation algorithm of GPS tropospheric delay based on GA-BP

作　　者：尹为松 陶庭叶[1] 邓清军[3] 高飞[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学,合肥230009 [2]安徽继远软件有限公司,合肥230088 [3]安徽省电力设计院,合肥230093

出　　处：《测绘科学》2016年第1期180-184,共5页Science of Surveying and Mapping

基　　金：精密工业与工程测量国家测绘地理信息局重点开放基金项目(PF2012-2);中央高校基本科研业务专项资金项目(2013HGQC0001)

摘　　要：为了提高对流层延迟的插值精度,文章采用安徽省电力系统10个CORS基站的对流层延迟作为训练数据,8个CORS站的对流层延迟作为测试数据,建立一种基于遗传算法和BP神经网络的区域GPS对流层延迟内插方法(GABP),利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的模型,该模型只需要输入测站点的经纬度和高程值。数据处理结果表明,在区域GPS对流层延迟预测中GA-BP模型是一种预测精度比较高的方法。In order to improve the interpolation accuracy of tropospheric delay,the paper proposed an interpolation method of regional GPS tropospheric delay based on GA and BP neural network by using the static data of 10 AHDLCORS stations as the training data,and the 8remaining CORS stations as test data：the GA was used to optimize the weights and threshold value of BP neural network with the input parameters of the latitude,longitude and altitude.Result showed that the GA-BP model would be an efficient method for tropospheric delay forecasting with high precision.

关 键 词：遗传算法 BP神经网络 对流层延迟 权值 阈值 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]