| 专利号 | 2020101428407 | 申请日 | 2020-03-04 | 专利名称 | 一种基于深度学习的全球对流层延迟建模方法 |
| 授权日 | 2021-06-01 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 徐天河;王帅民;聂文锋;江楠 |
| 主分类号 | G06F30/20 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及焊接技术领域，具体涉及一种基于深度学习的全球对流层延迟建模方法，包括以下步骤：步骤S1、水汽递减因子和加权平均温度生成；步骤S2、建立深度学习对流层大气延迟气象参数模型；步骤S3、生成对流层延迟计算需要的气象参数；步骤S4、天顶对流层延迟的生成；同时对压缩机壳体进行自动定位并锁紧，能确保压缩机壳体上焊接位置一致性；本发明用ERA5提供的最新数据源精度较高，时间分辨率可达到一小时，采用深度学习的方法，可以获得高精度的小时对流层延迟值，为高精度定位事后解算和实时PPP解算提供可靠先验值，可以提高事后定位解算的精度和实时PPP的解算精度，缩短实时PPP的收敛时间。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
