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机器学习在北斗对流层延迟中的研究与应用 读者对象:相关专业研习者
本书以机器学习算法为核心,聚焦北斗卫星导航系统中的全球高精度对流层延迟建模与水汽反演技术创新,突破传统气象学与空间环境研究的范式局限,为近地空间环境学、高精度定位及GNSS气象学领域提供系统性解决方案。本书建立了对流层延迟信号分解-机器学习联合分析框架,揭示了气象扰动与模态分量的量化关联,推动了近地空间环境学理论创新。本书成果直接服务于北斗高精度定位(亚米级修正)、灾害性天气预警(暴雨/台风监测)及气候模型优化,赋能智慧城市、防灾减灾与气候变化研究;形成“信号解耦-算法融合-跨域验证”的技术范式,为GNSS气象学与人工智能交叉研究提供可复用的方法论工具链。
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