CN119493192A 一种基于北斗gnss水汽的面雨量预报方法 （武汉大学）_第1页
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本发明公开了一种基于北斗GNSS水汽的面2采用层析算法对多个GNSS站点收集到的数据进行三维层析具体过i+1为该点Z轴高度轴上的第i+1个点的高度，Nwn为高度轴上的第i个点的湿折射率，Nwnx为高度轴上的第i+1个点的湿折射率，Π为根据温度、气压计算得到的系数，构建基于Transformer的面雨量时空预测模型，所述预测模型包括时间序列嵌入层部3改进的均方根误差损失函数考虑面雨量预测中4[0003]传统面雨量的计算方法主要依赖于采用插值法插值地面统的进一步完善和深度学习技术的发展，本专利技术的预测精度和应用范围将进一步扩5位算法解算得到站点上空每颗卫星信号路径中的斜对流层延率积分后计算得到二维的面水汽格点数据，重复步骤以得到最终的三维水汽时空分布序列。y列的二维面网格的总水汽值。[0024]构建基于Transformer的面雨量时空预测模型，所述预测模型包括时间序列嵌入[0027]改进的均方根误差损失函数考虑面雨量预测中主要关注的降雨事件，且雨量越6[0034](2)本发明还可以实现对一个区域内整体的雨量监测，避免了传统雨量监测仪器[0035](3)本发明低成本和易部署的特性使得该技术在资源有限的中小流域和经济不发[0037]图1是本发明一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法实施例的整体流程示意[0038]图2是本发明一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法实施例的面雨量时空预测[0039]图3是本发明一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法实施例的我国香港设备位[0040]图4是本发明一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法实施例的我国香港GNN组[0041]图5是本发明一种基于北斗GNSS水汽的面雨量预报方法实施例的不同时刻GNSS预7率积分后计算得到二维的面水汽格点数据，重复步骤以得到最终的三维水汽时空分布序列。y列的二维面网格的总水汽值。到的温度、气压数据，以3：1的比例划分作为模型训练和测试数据集；可以通过的水汽时空分布序列，输出未来1_3小时的面雨量分布序列。其中，使用的基底模型Transformer在处理时空序列数据方面表现出色，能够有效捕捉时间和空间维度的动态变8解码生成未来的时间序列。模型把时间序列嵌入层的输出Memb作为时间序列编码器解码[0072]在编码器中使用卷积注意力模块对编码器的输入Memb进行计算，进一步获取高级[0073]解码器的输入为编码器的输出Mencoder，输出为y=模型捕捉长距离依赖，最后使用全连接层，将维度投影到时间序列的原先的维度，得到输出9[0083]如图4所示，为基于北斗GNSS反演水汽的面雨量预报模型在我国香港区域的平均[0086]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术

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