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公开(公告)号：CN110542410A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910825767.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格网模型的大地测量成果转换方法，包括以下步骤：S1：对已有大地坐标点位数据进行空间分析及格网点划分，采用等间距的正方形格网划分；S2：利用同名点数据，根据Bursa模型计算所有格网点的大地空间坐标转换七参数，存入数据库；S3：利用步骤S2得到的格网点的大地空间坐标转换七参数，内插得到待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数；S4：根据待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数，利用Bursa模型求得待转换成果点位在目标大地空间坐标系下的坐标。本发明能够将现有大地测量成果从旧空间基准高精度地转换到新空间基准。
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公开(公告)号：CN111273318A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010116479.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于抛物线的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟抛物线函数模型；3、将步骤1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟抛物线函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟抛物线函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟抛物线函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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公开(公告)号：CN111273319B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010117035.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦函数的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟余弦函数模型；3、将S1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟余弦函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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公开(公告)号：CN111274738A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010117015.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高程异常值计算方法，包括：1：获取目标区域内多个GPS水准联测点的高程异常值，采用二次曲面法进行预拟合，取三倍中误差为限差，剔除粗差；S2：对剩余的N个高程异常值采用二次多项式进行拟合；3：利用二次多项式模型计算N个高程异常计算值，计算拟合残差；4：构建小波神经网络，该网络的输入为平面坐标和高程异常计算值，输出为残差；采用N个GPS水准联测点的平面坐标、高程异常计算值和残差对小波神经网络进行训练；5：计算待测地高程异常计算值ξt；待测地的坐标和ξt输入训练好的小波神经网络中，得到待测地残差，进而计算待测地的高程异常值。该方法对于大面积测区得到高程异常值误差较小，可以计算得到较为精确的高程异常值。
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公开(公告)号：CN111274738B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010117015.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高程异常值计算方法，包括：1：获取目标区域内多个GPS水准联测点的高程异常值，采用二次曲面法进行预拟合，取三倍中误差为限差，剔除粗差；S2：对剩余的N个高程异常值采用二次多项式进行拟合；3：利用二次多项式模型计算N个高程异常计算值，计算拟合残差；4：构建小波神经网络，该网络的输入为平面坐标和高程异常计算值，输出为残差；采用N个GPS水准联测点的平面坐标、高程异常计算值和残差对小波神经网络进行训练；5：计算待测地高程异常计算值ξt；待测地的坐标和ξt输入训练好的小波神经网络中，得到待测地残差，进而计算待测地的高程异常值。该方法对于大面积测区得到高程异常值误差较小，可以计算得到较为精确的高程异常值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110542410B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910825767.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格网模型的大地测量成果转换方法，包括以下步骤：S1：对已有大地坐标点位数据进行空间分析及格网点划分，采用等间距的正方形格网划分；S2：利用同名点数据，根据Bursa模型计算所有格网点的大地空间坐标转换七参数，存入数据库；S3：利用步骤S2得到的格网点的大地空间坐标转换七参数，内插得到待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数；S4：根据待转换成果点位的大地空间坐标转换七参数，利用Bursa模型求得待转换成果点位在目标大地空间坐标系下的坐标。本发明能够将现有大地测量成果从旧空间基准高精度地转换到新空间基准。
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公开(公告)号：CN111352173A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010095626.0
申请日：2020-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间位置的加权平均温度计算方法，包括：S1：采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，计算每个探空站点的加权平均温度真值Tm0；S2：建立加权平均温度多项式模型；S3：将S1中获取的探空站点的加权平均温度真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入加权平均温度多项式模型中，确定各项系数，得到目标区域内空间位置与加权平均温度的多项式模型；S4：获取目标区域内待测地的地表温度的真值、纬度值、海拔高度值和年积日，根据S3确定的空间位置与加权平均温度的多项式模型得到待测地的加权平均温度计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的加权平均温度。
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公开(公告)号：CN109902346A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910066790.6
申请日：2019-01-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的区域加权平均温度信息获取方法，包括以下步骤：S1：获取中国区域探空站点的加权平均温度的近似真值，记为Tm0；S2：构建站点的加权平均温度Tm与地表温度Ts、纬度 海拔h和年积日doy的多项式模型，并且获取多项式模型计算值Tm1和多项式模型残差值ΔTm1，多项式模型残差值ΔTm1为多项式模型计算值Tm1与加权平均温度近似真值Tm0的差；S3：建立BP神经网络误差补偿模型，得到多项式模型残差预报值ΔTm2；S4：将多项式模型计算值Tm1与多项式模型残差预报值ΔTm2相加得到融合模型的加权平均温度预测值Tm2，实现对多项式模型的残差补偿。本发明提高了模型精度。
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公开(公告)号：CN109902346B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910066790.6
申请日：2019-01-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的区域加权平均温度信息获取方法，包括以下步骤：S1：获取中国区域探空站点的加权平均温度的近似真值，记为Tm0；S2：构建站点的加权平均温度Tm与地表温度Ts、纬度海拔h和年积日doy的多项式模型，并且获取多项式模型计算值Tm1和多项式模型残差值ΔTm1，多项式模型残差值ΔTm1为多项式模型计算值Tm1与加权平均温度近似真值Tm0的差；S3：建立BP神经网络误差补偿模型，得到多项式模型残差预报值ΔTm2；S4：将多项式模型计算值Tm1与多项式模型残差预报值ΔTm2相加得到融合模型的加权平均温度预测值Tm2，实现对多项式模型的残差补偿。本发明提高了模型精度。
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公开(公告)号：CN111273318B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202010116479.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于抛物线的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟抛物线函数模型；3、将步骤1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟抛物线函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟抛物线函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟抛物线函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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