本文選題：LS模型 + AR模型�。� 參考：《大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)》2017年11期

【摘要】：提出采用多元回歸模型(MAR)與最小二乘(LS)組合進(jìn)行極移預(yù)報(bào)。該模型考慮極移PMX和PMY的LS擬合殘差之間的相關(guān)性,采用PMX殘差和PMY殘差一起構(gòu)建預(yù)報(bào)模型進(jìn)行殘差預(yù)報(bào)。通過(guò)與LS+AR預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比表明,LS+MAR模型的預(yù)報(bào)結(jié)果更優(yōu)。此外,通過(guò)與EOP_PCC預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比也說(shuō)明,LS+MAR模型的短期極移預(yù)報(bào)精度能夠達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。
[Abstract]:A multivariate regression model (Mar) combined with least squares (LSs) is proposed for polar motion prediction.The model considers the correlation between LS fitting residuals of pole shift PMX and PMY, and uses PMX residuals and PMY residuals to build prediction models for residual prediction.The comparison with the results of LS AR model shows that the prediction results of the MAR model are better than that of the LS-AR model.In addition, the comparison with the EOP_PCC prediction results also shows that the short-term polar shift prediction accuracy of the LLS MAR model can reach the international advanced level.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41404033) 國(guó)家科技部科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2015FY310200)~~
【分類號(hào)】：P22

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本文編號(hào)：1758292