基于GPT3和PSO-BPNN的欧洲地区天顶对流层延迟模型
Zenith Tropospheric Delay Model in European Region Based on GPT3 and PSO-BPNN
摘要 利用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播神经网络(BPNN),建立优化的GPT3模型(MGPT3)。以欧洲地区30个IGS测站2020年连续366 d的天顶对流层延迟(ZTD)数据为例进行实验,对比MGPT3、UNB3m和GPT3模型预测ZTD的精度。结果表明,MGPT3模型的RMSE为18.49 mm,相较于UNB3m和GPT3模型,其精度分别提高55.0%和47.7%。
关键词 :
ZTD建模 ,
粒子群优化 ,
BP神经网络 ,
欧洲地区 ,
精度分析
Abstract :We optimize the back propagation neural network(BPNN) by using particle swarm optimization(PSO), and establish an optimized GPT3 model(MGPT3). We use the zenith tropospheric delay(ZTD) data of 30 IGS stations in Europe for 366 days in 2020 as an example to compare the accuracy of MGPT3, UNB3m and GPT3 models in predicting ZTD. The results show that the RMSE of MGPT3 model is 18.49 mm, which improves the accuracy by 55.0% and 47.7% compared to UNB3m and GPT3 models, respectively.
Key words :
ZTD modeling
particle swarm optimization
BP neural network
European region
accuracy analysis
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