一种基于机器学习算法的区域/单站ZTD组合预测模型

杨旭; 何祥祥; 王媛媛; 谭福临; 陈雄川

doi:10.12265/j.gnss.2021072902

一种基于机器学习算法的区域/单站ZTD组合预测模型

doi: 10.12265/j.gnss.2021072902

杨旭^{1, 2, 3,},
何祥祥^{1, 2, 3, ,},
王媛媛^{1, 2, 3},
谭福临^{1, 2, 3},
陈雄川⁴

1.
安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心, 安徽淮南 232001
2.
安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室, 安徽淮南 232001
3.
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院, 安徽淮南 232001
4.
自然资源部大地测量数据处理中心, 西安 710054

基金项目: 矿山环境与灾害空天地协同监测煤炭行业工程研究中心2020年度开放基金项目(KSXTJC202005)；安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2020A0311)；安徽理工大学人才引进科研启动基金项目；安徽省教育厅大学生创新创业训练计划项目(S202010361264，S202010361266，S202110361254)；安徽省重点研究与开发计划(202104a07020014)；安徽省科技重大专项项目(202103a05020026)

详细信息

作者简介:
杨旭：(1989—)，男，博士，讲师，主要研究方向为精密定位、大气误差建模、最优估计理论

何祥祥：(1998—)，男，主要研究方向为机器学习、大气误差建模

通信作者:
何祥祥E-mail: 962477706@qq.com

中图分类号: P228
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出版历程
- 收稿日期: 2021-07-29
- 网络出版日期: 2022-02-23

A regional/single station ZTD combined forecasting model based on machine learning algorithm

YANG Xu^{1, 2, 3
,},
HE Xiangxiang^{1, 2, 3
, ,},
WANG Yuanyuan^{1, 2, 3},
TAN Fulin^{1, 2, 3},
CHEN Xiongchuan⁴

1.
Coal Industry Engineering Research Center of Mining Area Environmental and Disaster Cooperative Monitoring, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China
2.
Key Laboratory of Aviation-aerospace-ground Cooperative Monitoring and Early Warning of Coal Mining-induced Disasters of Anhui Higher Education Institutes, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China
3.
School of Geomatics, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China
4.
Geodetic Data Processing Center, Ministry of Natural Resources, Xi’an 710054, China

摘要

摘要: 针对天顶对流层总延迟(ZTD)具有一定的时空变化特性，提出了一种基于BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)算法的区域/单站ZTD组合预测模型. 以连续14天香港连续运行参考站(CORS)网络18个监测站观测数据为例，利用BP神经网络、LSTM及本文算法进行了区域、单站及二者组合ZTD预测模型研究. HKWS测站的预测结果表明：利用前13天数据预报第14天数据，区域、单站、组合模型ZTD预测的均方根误差（RMSE）分别为10.2 mm、10.4 mm、8.5 mm，组合模型相对于区域、单站模型预测精度分别提升了17.2%、18.4%.
- 区域对流层延迟建模 /
- BP神经网络 /
- 长短期记忆网络(LSTM) /
- 连续运行参考站(CORS) /
- 组合模型
Abstract: Aiming at the temporal and spatial characteristics of zenith tropospheric total delay (ZTD), a combined regional/single station ZTD prediction model based on BP neural network and long-term memory network (LSTM) algorithm is proposed. Taking the observation data of 18 stations in Hong Kong continuously operating reference stations (CORS) network for 14 consecutive days as an example, the regional, single station and combined ZTD prediction models are studied by using BP neural network, LSTM and the algorithm proposed in this paper. The prediction results of HKWS station show that the root mean square error (RMSE) of regional, single station and combined ZTD prediction models are 10.2 mm, 10.4 mm and 8.5 mm respectively, and the prediction accuracy of the combined model is improved by 17.2% and 18.4% compared with the regional model and the single station model, respectively.
- regional troposphere delay modeling /
- BP neural network /
- long-term memory network (LSTM) /
- continuously operating reference stations (CORS) /
- combined model

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图 1 LSTM内部原理图

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图 2 3种模型在HKWS测站ZTD预测结果

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图 3 3种模型在HKWS测站ZTD预测残差对比

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表 1 归一化前后的部分数据

状态	X/m	Y/m	Z/m	t/s	ZTD/m
归一化前	–2 148 744.471 0	4 426 641.183 0	4 044 655.828 0	1 177 632 000	2.355 0
	–2 399 063.310 0	5 389 237.639 0	2 417 326.854 0	1 177 718 400	2.546 0
	–2 405 183.571 0	5 392 541.616 0	2 403 645.525 0	1 177 718 400	2.586 0
	–2 418 092.946 0	5 374 658.131 0	2 430 428.980 0	1 177 718 400	2.595 0
	–2 402 484.687 0	5 395 262.242 0	2 400 726.757 0	1 177 722 000	2.518 0
归一化后	–0.548 4	–1.000 0	0.650 7	–1.000 0	0.428 5
	–0.713 9	0.714 9	–0.979 5	–0.857 1	0.745 1
	–0.718 0	0.720 8	–0.993 2	–0.857 1	0.815 5
	–0.726 5	0.688 9	–0.966 4	–0.857 1	0.829 8
	–0.716 2	0.725 6	–0.996 1	–0.851 2	0.701 4
注：归一化后数据为无量纲的数据.

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表 2 标准化前后的ZTD m

原始ZTD	标准化后ZTD
2.553 8	–1.829 1
2.567 9	–1.220 0
2.577 8	–0.788 6
2.608 4	0.531 6
2.628 3	1.393 1
2.674 0	3.366 0
注：标准化后数据为无量纲的数据.

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表 3 3种模型预测ZTD的RMSE和Bias mm

模型	RMSE	Bias
区域ZTD模型	10.2	2.40
单站ZTD模型	10.4	–2.60
区域/单站ZTD模型	8.5	–0.07

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参考文献(14)

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[14]	高忠华. 基于BP神经网络的发动机机体工时定额研究[J]. 价值工程, 2015, 34(3): 18-19.

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一种基于机器学习算法的区域/单站ZTD组合预测模型

doi: 10.12265/j.gnss.2021072902

作者简介:
杨旭：(1989—)，男，博士，讲师，主要研究方向为精密定位、大气误差建模、最优估计理论

何祥祥：(1998—)，男，主要研究方向为机器学习、大气误差建模

通信作者:
何祥祥E-mail: 962477706@qq.com

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作者简介: 杨旭：(1989—)，男，博士，讲师，主要研究方向为精密定位、大气误差建模、最优估计理论 何祥祥：(1998—)，男，主要研究方向为机器学习、大气误差建模

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杨旭：(1989—)，男，博士，讲师，主要研究方向为精密定位、大气误差建模、最优估计理论

何祥祥：(1998—)，男，主要研究方向为机器学习、大气误差建模

通信作者:
何祥祥E-mail: 962477706@qq.com