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        改進的LS+AR模型在日長變化預報中的應用研究.pdf

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          編號:20190311083315352    類型:共享資源    大?。?span class="font-tahoma">3.37MB    格式:PDF    上傳時間:2024-01-04
            
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          日長變化預報 時間序列 多變量自回歸 地球定向參數 端部效應 最小二乘模型
          資源描述:
          日長變化是表征地球自轉運動的一個重要參數,它與極移、歲差和章動統稱為地球定向參數(EOP)。高精度EOP的獲取是地球參考框架和天球參考框架之間進行相互轉換的必要條件,同時在衛星導航、深空探測以及軍事領域中也有重要的作用?,F代測地技術(VLBI、SLR、GPS等)是目前獲取EOP的主要手段,然而由于復雜的數據處理過程,使得EOP的獲取存在時間延遲,因此EOP的高精度預報具有重要的研究意義。關于地球定向參數中日長變化的預報研究方法,國內外學者已經建立了許多不同的模型,其中最小二乘和自回歸的組合模型(LS+AR)是應用相對成熟且廣泛的預報方法,但還存在一些不足。本文針對LS+AR模型在日長變化預報中不足進行改進,進而提高日長變化預報的精度。
            本文針對LS+AR模型的改進主要從以下三個方面:
            1)由于原始日長變化序列的有限性,在用最小二乘模型進行擬合時,勢必在擬合序列的兩端出現畸變現象,最終導致日長變化序列的預報值不準確。本文提出基于端部效應改正的LS+AR模型方法(ECLS+AR)改善預報精度,并與LS+AR模型預報的結果進行比較。
            2)LS+AR模型對日長變化預報實質是種兩步預報方法,即用最小二乘模型外推預報趨勢項值和用AR模型預報殘差項值,最后兩者之和為最終預報值。然而日長變化的殘差序列是種非線性的時間序列,而AR模型是一種線性模型(LS+AR模型是把殘差序列當作近似線性的時間序列),因此本文選用一種分段線性化的AR模型—TAR模型來替代AR模型對殘差序列進行預報,最終日長變化的預報值為LS模型和TAR模型兩者的預報值之和。
            3)考慮到軸向大氣角動量與日長變化序列之間的強相關性,將軸向的大氣角動量數據加入到日長變化序列的預報模型中,方法為最小二乘與多變量自回歸(LS+MAR)組合模型。但是該模型中采用的并非實時預報的大氣數據,只能在理論上證明了LS+MAR模型的可行性。本文將實時預報的大氣數據加入到預報模型中,通過實驗證明了該模型的可行性。
            
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          本文標題:改進的LS+AR模型在日長變化預報中的應用研究.pdf
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