【摘 要】
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顾及极移序列与模型的适应性,对传统最小二乘联合自回归(LS+AR)模型预报极移的方式进行改进。对LS模型拟合后的残差序列作差分处理,通过增强残差序列的平稳性来提高残差序列
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(201802201036),安徽省高等学校自然科学基金项目(KJ2019A0670,KJ2019A0667),宿州学院教授(博士)科研启动基金项目(2017jb04),宿州学院横向项目(2018hx023),宿州学院科研平台开放课题项目(2019ykf15)
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顾及极移序列与模型的适应性,对传统最小二乘联合自回归(LS+AR)模型预报极移的方式进行改进。对LS模型拟合后的残差序列作差分处理,通过增强残差序列的平稳性来提高残差序列与AR模型的适应度。通过实验可知,改进后模型的预报精度较传统方式有一定提高,但根据预报跨度不同,精度提高程度略有差异。总体来说,极移Y方向(PMY)的提高略优于极移X方向(PMX)。PMY预报跨度为1天时,改进后模型的预报精度可提高97.5%,预报跨度为20~30天时,精度可提高30%~50%,与EOP PCC活动对比,PMX预报跨度为2
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