论文摘要
现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对最小二乘拟合存在的端部效应,首先采用灰色模型在UT1-UTC序列的两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后对新序列进行最小二乘拟合,最后再联合最小二乘和神经网络（LS+NN）模型对UT1-UTC原始序列进行外推。结果表明,对UT1-UTC序列进行端点数据延拓再进行最小二乘拟合,能够有效地改善最小二乘拟合序列的端部效应;相对于常规LS+NN模型,端部效应改善的LS+NN模型的UT1-UTC预报精度有一定提高,尤其对中长期预报精度提高更为明显。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵丹宁,雷雨
关键词: 世界时,预报,端点延拓,灰色模型,最小二乘外推,神经网络
来源: 天文研究与技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 天文学
单位: 宝鸡文理学院电子电气工程学院,中国科学院国家授时中心
基金: 国家自然科学基金(11503031)资助
分类号: P183.31
DOI: 10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20181224.001
页码: 294-299
总页数: 6
文件大小: 153K
下载量: 30
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