典型文献
考虑LS+AR模型基础数据量的极移预报研究
文献摘要：
针对目前极移最小二乘(Least Square,LS)+自回归(AutoRegressive,AR)预报模型的单一数据选取方案,提出分别考虑LS模型数据量和AR残差数据量的组合数据模式,并对极移预报时单一数据和组合数据预报结果精度进行分析,探讨模型输入数据量对极移预报精度的影响.结果表明,模型输入数据量的变化对极移预报结果影响较大.采用组合数据预报的方式相比较于单一数据量预报方式精度更高,特别是针对30-360 d跨度内的中长期预报,组合数据量的极移预报精度可比单一数据量预报精度有较大改善.结论证明组合数据在极移预报时具有一定的优势,可为以后极移预报数据量选取提供一定的借鉴参考意义.
文献关键词：
天体测量学;参考系;地球;方法:数据分析
中图分类号：
作者姓名：
徐海龙;乔书波;王穆阳
作者机构：
信息工程大学地理空间信息学院 郑州450001;31121部队 南京210018
文献出处：
引用格式：
[1]徐海龙;乔书波;王穆阳-.考虑LS+AR模型基础数据量的极移预报研究)[J].天文学报,2022(02):11-18
A类：
LS+AR,极移预报,天体测量学
B类：
数据量,Least,Square,自回归,AutoRegressive,预报模型,一数,模型数据,差数,组合数,数据模式,对极,报时,模型输入,输入数据,预报精度,结果影响,中长期预报,报数,参考系
AB值：
0.212958
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