本发明涉及一种北斗卫星网络RTD伪距改正数预报模型建立方法，属于卫星导航定位领域。本发明为了克服当参考站出现问题时高精度位置服务受影响，以及现有方案存在影响改正数大小、增加了建设成本、对服务产生影响等问题，对区域内所有虚拟参考站的北斗卫星伪距改正数的历史数据进行相关性分析，得到各卫星的周期性规律；利用BP神经网络方法建立和训练伪距改正数预报模型；当区域增强系统中某一参考站出现问题导致改正数不能正常生成或改正数长时间不变时，立即使用预报值为用户提供服务。从而无需引入其他测站即可计算出当前一段时间的虚拟参考站伪距改正数；当测站出问题时可将模型预报值作为临时产品提供给用户，保证服务端的稳定连续运行。