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对流层延迟是影响全球卫星导航系统（GNSS）测量精度的重要因素. 针对现有对流层延迟模型稳定性差，精度较低等问题，在无实测气象参数条件下，提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络（LSTM）的对流层延迟预测模型. 选取全球均匀分布的8个测站，使用其2016年第90-131年积日共42 天的整点对流层延迟数据预测其第132-136年积日的整点数据. 以国际GNSS服务（IGS）中心提供的对流层产品为真值，分析比较LSTM模型和反向传播（BP）神经网络模型的预测效果. 研究表明，LSTM模型预测结果的均方根误差基本达到mm级，其平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比BP模型低，LSTM模型在精度和稳定性上较BP模型均有明显提高；LSTM模型在中高纬区域的均方根误差（RMSE）均值达到7.82 mm，中高纬地区更适合使用该模型. 相似文献
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