發(fā)布時(shí)間：2018-01-03 13:20

  本文關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠跇O移超短期預(yù)報(bào)中的應(yīng)用　出處：《天文學(xué)報(bào)》2012年06期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 天體測(cè)量 時(shí)間 方法 數(shù)據(jù)分析

【摘要】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,簡(jiǎn)稱(chēng)EMD)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)非線(xiàn)性時(shí)變信號(hào)分解方法,可以把數(shù)據(jù)分解成具有物理意義的模式函數(shù)分量.采用EMD對(duì)極移序列進(jìn)行分解,去除序列中的高頻信號(hào),然后基于最小二乘外推(Least Squares Extrapolation,簡(jiǎn)稱(chēng)LSE)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(General Regression Neural Network,簡(jiǎn)稱(chēng)GRNN)的組合模型對(duì)去除高頻信號(hào)的極移序列進(jìn)行1～10 d的超短期預(yù)報(bào).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:將該模型應(yīng)用到極移超短期預(yù)報(bào)具有可行性,預(yù)報(bào)精度有明顯改善.
[Abstract]:The empirical mode decomposition (Empirical Mode Decomposition, referred to as EMD) is a data driven adaptive nonlinear time-varying signal decomposition method, the data can be decomposed into mode function components with physical significance. The EMD of the pole shift sequence decomposition, removing the high frequency signal in the sequence, and then based on least square extrapolation (Least Squares Extrapolation, referred to as LSE) and generalized regression neural network (General Regression Neural Network, referred to as GRNN) of the combination model to remove the high frequency signal shift sequences were 1 ~ 10 d ultra short term forecast. The experimental results show that the model is applied to the feasibility of the shift of ultra short term forecast, forecast accuracy is improved obviously.

【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1231105,10878026)資助
【分類(lèi)號(hào)】：P128
【正文快照】： 1己1吉一J二二二極移(polar motion，簡(jiǎn)稱(chēng)PM)是表征地球自轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的一個(gè)重要參數(shù)，它是指地球瞬時(shí)自轉(zhuǎn)軸在地球本體內(nèi)運(yùn)動(dòng)而導(dǎo)致極點(diǎn)在地球表面上的位置發(fā)生緩慢變化的現(xiàn)象.在地極坐標(biāo)系中，，極移分為X分量和Y分量.極移和日長(zhǎng)變化統(tǒng)稱(chēng)為地球定向參數(shù)(EarthOrientation parameter

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1374051