近日，智慧城市学院张桓老师联合招商局重庆公路工程检测中心有限公司、武汉大学，在导航定位领域研究再传捷报，连续在国际顶级期刊发表科研成果，其最新研究论文以“A precise global ionospheric total electron content forecasting model based on multi-neural network ensemble”为题，进一步彰显了在该领域的科研实力与创新能力。

当前，北斗/GNSS在智慧交通、近地空间监测等领域发挥着重要作用。然而，GNSS信号易受外界干扰出现频繁中断，且时变误差具有复杂动态特性，如何针对单频观测值中的电离层TEC进行精准建模，精准捕捉其时空变化特征及核心影响因素，成为行业内亟待解决的技术难题。

尽管传统模型已提出多种电离层改正方案，但在复杂太阳活动、地磁活动等极端条件下，其对误差特征的建模精度和适配能力仍存在明显不足。针对这一痛点，张桓老师立足实际需求，创新提出一种CNN-BiLSTM-SE融合电离层TEC预报模型，有效提升了电离层延迟建模的精准度，推动了GNSS单频非差非组合快速精密定位、近地空间环境监测等技术的快速发展，具有重要的科研价值和工程应用前景。

据悉，该成果的积淀离不开张桓老师的深耕细作，更源于一次偶然的“慧眼识珠”。张桓老师在为2024年春季学期为我校22级数学与统计学院本科生授课过程中，发现该班一位同学思维敏捷、勤于思考，极具科研潜力，遂召集加入科研团队。此后近两年时间里，团队成员凝心聚力、潜心钻研，经过反复试验、不断优化，最终攻克研究难题，产出了这项高水平科研成果。

图1.电离层电子密度影响参量Spearman相关性分析

图2.各类模型精度对比图

本研究得到自然资源部导航与位置服务重点实验室开放基金(#2026NLBS0204)、致灾天气数智融合预报预警重庆市重点实验室开放课题(#MAIN-2025016)、重庆市自然科学基金（CSTB2024NSCQ-MSX1095、CSTB2023NSCQ-LZX0122）、重庆市教委项目（KJQN202400708）等资助。

引用信息：Zhang, H.,HanY.,et al., (2026). A Precise Global Ionospheric Total Electron Content Forecasting Model Based on Multi-Neural Network Ensemble.GPS Solutions,30(1), 55.

DOI：https://doi.org/10.1007/s10291-026-02079-9

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10291-026-02079-9