公开(公告)号：CN119783563A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510279848.0

申请日：2025-03-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张宇扬 ,  苏明坤 ,  胡淼 ,  杜俊瑶 ,  陈聪 ,  樊有瑞 ,  谢廷耀 ,  邓文沁

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/042 ,  G01W1/10

Abstract: 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。