申请/专利权人：武汉大学

申请日：2023-04-07

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN116542132B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G01S19/14;G06N20/20;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.08.22#实质审查的生效;2023.08.04#公开

摘要：本发明公开了一种结合球冠谐模型和神经网络的水汽数据校准与优化方法。它包括如下步骤：步骤一：使不同来源的PWV数据时间上保持一致；步骤二：利用球冠谐模型对PWV数据进行初步校准与优化；步骤三：利用球冠谐模型输出初步校准的中间PWV，并与经纬度、高程、时间形成样本；步骤四：构建深度校准的神经网络模型架构；步骤五：训练和测试神经网络模型及其精度评价信息；步骤六：利用训练好的球冠谐模型和神经网络模型对低精度PWV进行校准和优化，输出优化后的PWV。本发明解决了传统拟合法局部偏差难改正以及神经网络模型结果不可控的问题；具有校准PWV系统偏差和改善PWV精度，有效提升PWV数据的精度和可靠性的优点。

主权项：1.一种结合球冠谐模型和神经网络的水汽数据校准与优化方法，其特征在于：先构建一个球冠谐模型实现地学数据的粗校准，然后构建一个人工神经网络实现地学数据的精校准，最终通过球冠谐+神经网络的两步校准法实现地学数据的较准与优化；具体方法，包括如下步骤：步骤一：使不同来源的PWV数据时间上保持一致；在步骤一中，采用一维插值方法将两类不同来源的PWV数据内插到相同的时间，使两类PWV数据在时间上保持一致；步骤二：对PWV数据进行初步校准与优化；将两类PWV数据中的高精度PWV数据作为参考大气可降水量PWVr，用式1中的第一式表达PWVr；用式1中的第二式表达待较准的大气可降水量PWVc；通过式1对PWV数据进行初步校准与优化； 其中，式1中的第一式和第二式联立确定球冠谐模型系数以及PWVc相对于PWVr的全局系统偏差B；使用三维空间插值方法将步骤一中不同来源的PWV数据内插到相同的采样点上，使不同来源的PWV数据在空间上保持一致；步骤三：利用步骤二中求得的球冠谐模型输出初步校准的中间PWV，并与经纬度、高程、时间形成样本；步骤四：构建深度校准的神经网络模型架构；步骤五：训练和测试神经网络模型及其精度评价信息；利用10倍交叉验证法进行神经网络模型的训练和测试，以测试结果的均方根误差最小为依据确定最优的人工神经网络模型参数，并得到最终的神经网络模型及其精度评价信息；步骤六：利用训练好的球冠谐模型和神经网络模型对低精度PWV进行校准和优化，输出优化后的PWV。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 结合球冠谐模型和神经网络的水汽数据校准与优化方法

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