基于改进注意力机制CNN-ATT的区域性ZTD预测模型

基于天顶对流层延迟（ZTD）的强时空特征,提出了一种融合卷积神经网络的改进注意力机制（CNN-ATT）的多站点ZTD组合预测模型。该模型首次将多源数据（包括日解算精度、年积日(DOY) 和三维坐标）综合运用于ZTD预测任务。通过对南宁市的5个参考站（CORS）和14个国际GNSS服务（IGS）站点共1 501个年积日的观测数据进行研究,选取传统BP模型、GPT2w模型和ATT模型作为基线模型进行实验对比分析。研究结果显示,在预测精度方面,改进的CNN-ATT模型与BP模型相比其均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）分别减少了5.5 mm和 4.4 mm,预测精度分别提高了41.4%和67.8%;与ATT模型相比,CNN-ATT模型的预测MSE和MAE也分别减少了4.6 mm和2.1 mm,预测精度分别提升了36.2%和50.0%。在定位精度方面,改进的CNN-ATT模型的精度表现优于SAAS,GPT2w,BP以及ATT模型。并且与传统SAAS对流层模型相比,CNN-ATT模型在N,E,U 3个方向的精度提升高达18.2%,12.6%和31.0%。此外,研究还发现CNN-ATT模型在长预测时间步长中的精度表现更为稳定,更适合多测站预测任务,并且其精密单点定位（PPP）收敛速度更快。