发明专利已授权

一种基于图机器学习和多参数分离的ZTD预测方法

📄 申请号：CN202510279848.0 📄 发布日：2026/06/05

著录项目信息

申请日

2025-03-11

公开号

CN119783563A

公开日

2025-04-08

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_042 , G01W1_10 ,

技术画像

所属领域

图机器学习图机器学习多参数分离时间序列预测

应用场景

气象预报, 卫星导航定位, 空间大地测量, 大气水汽监测

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摘要

本发明公开了一种基于图机器学习和多参数分离的ZTD预测方法，首先提取若干目标观测点的历史气象数据，并对历史气象数据进行预处理；利用预处理后的气象数据计算相应历元时刻的ZHD和ZWD；首先利用Saastamoinen模型计算高度统一的大气延迟，PWV反演模型与经验指数函数计算统一高度的ZWD数值，最后利用反距离插值法构建ZWD和ZHD的网状图；构建一个预训练的MM‑FGCN图神经网络；提取待预测的观测点的气象数据得到待预测点的ZTD参考真值；构建的ZWD和ZHD的网状图作为输入，分别预测得到ZWD和ZHD预测值，然后将ZWD和ZHD预测值相加，求取合并得到ZTD值。从而显著提高ZTD预测的精确度、实时性和区域覆盖范围。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法

当前第 / 件

一种基于众包的室内定位方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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