發(fā)布時(shí)間：2017-12-25 10:22

  本文關(guān)鍵詞：地球自轉(zhuǎn)參數(shù)高精度預(yù)報(bào)方法研究　出處：《中國科學(xué)院研究生院(國家授時(shí)中心)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：地球自轉(zhuǎn)參數(shù)(Earth rotation parameters,ERP)是表征地球自轉(zhuǎn)變化的一組參數(shù),包括世界時(shí)(universal time,UT1)、日長變化((35)LOD)和極移的兩個(gè)分量。ERP是衛(wèi)星精密定軌、深空探測器導(dǎo)航等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),是聯(lián)系天球坐標(biāo)系和地球坐標(biāo)系必不可少的物理參數(shù)。由于復(fù)雜的資料處理過程,空間測地技術(shù)獲得的ERP存在幾天到兩個(gè)星期的滯后性�？臻g導(dǎo)航等領(lǐng)域?qū)RP高精度預(yù)報(bào)值的需求日漸增長,使得高精度ERP預(yù)報(bào)方法研究成為一項(xiàng)亟待開展的課題。為提高ERP預(yù)報(bào)精度,論文圍繞最小二乘(least squares,LS)擬合序列端部效應(yīng)的改善方法、基礎(chǔ)序列長度對ERP預(yù)報(bào)精度影響、ERP的聯(lián)合預(yù)報(bào)方法等幾個(gè)方面來展開研究,主要研究工作如下:(1)提出利用端點(diǎn)延拓法改善LS擬合序列的端部效應(yīng)。該方法首先采用時(shí)序分析模型在ERP序列兩端延拓若干數(shù)據(jù)點(diǎn),形成一個(gè)新序列,然后利用LS擬合新序列,最后再建立基于端部效應(yīng)改正的LS(Edge-effect corrected LS,ECLS)外推模型。模擬實(shí)驗(yàn)和預(yù)報(bào)實(shí)例表明,在ERP序列兩端增加統(tǒng)計(jì)延拓?cái)?shù)據(jù),能有效抑制LS擬合序列的端部效應(yīng),預(yù)報(bào)結(jié)果說明ECLS模型相對于LS模型在預(yù)報(bào)精度上有一定改善,尤其對于中長期預(yù)報(bào)改善更為明顯。(2)針對自回歸(autoregressive,AR)模型,一方面分析比較新陳代謝模式、間隔模式和遞推模式的適用性。結(jié)果表明,新陳代謝的預(yù)報(bào)效率和預(yù)報(bào)精度最低;遞推模式不僅預(yù)報(bào)效果最好,而且預(yù)報(bào)效率最高;間隔模式的預(yù)報(bào)效率和預(yù)報(bào)精度處于3種模式之間。另一方面提出一種基于差分方法的UT1-UTC預(yù)報(bào)方法,該方法首先對UT1-UTC觀測序列差分處理后再進(jìn)行建模和預(yù)報(bào)。研究表明,差分處理后的UT1-UTC序列更平穩(wěn)、與AR模型的適應(yīng)性更好,預(yù)報(bào)效果也更好。(3)分析ERP預(yù)報(bào)精度與基礎(chǔ)建模序列長度的聯(lián)系。結(jié)果表明,基礎(chǔ)建模序列長度對預(yù)報(bào)精度有一定影響,基礎(chǔ)建模序列越長,UT1-UTC和(35)LOD預(yù)報(bào)精度越高,而基礎(chǔ)建模序列越短,極移預(yù)報(bào)效果越好,預(yù)報(bào)工作中應(yīng)合理地選取基礎(chǔ)建模序列。(4)研究ERP預(yù)報(bào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network,NN)算法。重點(diǎn)分析NN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)算法,提出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定的最小綜合均方根誤差法,它同時(shí)考慮訓(xùn)練樣本和證認(rèn)樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出誤差,避免了過擬合和欠擬合的問題;探討適合于ERP預(yù)報(bào)的NN算法流程;深入研究樣本輸入和輸出方式,對比分析間隔輸入和輸出、連續(xù)輸入和輸出與遞推輸入和輸出方式的適用性。結(jié)果表明,遞推輸入和輸出方式的計(jì)算速度最快,間隔輸入和輸出方式次之,兩者短期預(yù)報(bào)精度高;連續(xù)輸入和輸出方式的計(jì)算速度最慢,中長期預(yù)報(bào)效果好。在上述研究基礎(chǔ)之上,建立單隱含層多輸入、單輸出NN預(yù)報(bào)模型,與地球定向參數(shù)預(yù)報(bào)比較競賽(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)結(jié)果對比表明,本文模型的預(yù)報(bào)精度接近國際先進(jìn)水平。(5)考慮到極移中的高頻信號對極移預(yù)報(bào)的阻礙作用,研究一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)與NN聯(lián)合預(yù)報(bào)方法(EMD+NN)。該方法首先采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)EMD算法對極移序列進(jìn)行分解,移除高頻信號,然后結(jié)合LS外推模型和NN模型對移除高頻信號的極移序列進(jìn)行建模和預(yù)報(bào)。結(jié)果表明,EMD算法能夠很好地將極移中的高頻信號分離出去,EMD+NN模型相對于單純NN模型在預(yù)報(bào)精度上有一定改善,但隨著預(yù)報(bào)跨度增大,精度改善逐漸減小,表明高頻信號對極移預(yù)報(bào)的阻礙作用隨預(yù)報(bào)跨度的增大而降低。(6)為提高NN模型預(yù)報(bào)地球自轉(zhuǎn)速率變化的精度,研究一種UT1-UTC和(35)LOD的灰色系統(tǒng)與NN聯(lián)合預(yù)報(bào)方法。在分析灰色預(yù)測方法和NN技術(shù)各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)之上,提出一種灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grey neural network,GNN)聯(lián)合預(yù)報(bào)方法。該方法在NN輸入端和輸出端分別增加一個(gè)灰色層和白化層,灰色層的作用是采用灰色系統(tǒng)理論中的累減生產(chǎn)(Inverse Accumulated Generating Operation,IAGO)算子對UT1-UTC和(35)LOD隨機(jī)項(xiàng)序列進(jìn)行變換,以增強(qiáng)序列規(guī)律性,白化層的作用是對網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行累加生成(Accumulated Generating Operation,AGO)變換。結(jié)果表明,GNN模型相對于NN模型的預(yù)報(bào)精度較高,尤其在預(yù)報(bào)跨度為中長期時(shí)精度優(yōu)勢更為突出。(7)EOP PCC結(jié)果表明,沒有一種單一的預(yù)報(bào)方法能夠在所有跨度和所有參數(shù)預(yù)報(bào)中表現(xiàn)最優(yōu),而聯(lián)合預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于單一方法。鑒于此,建立ERP預(yù)報(bào)的線性聯(lián)合預(yù)報(bào)模型,并提出一種綜合預(yù)報(bào)誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差與均方根誤差信息的定權(quán)方法。采用LS+AR和LS+NN兩種方法預(yù)報(bào)ERP,并與聯(lián)合預(yù)報(bào)方法結(jié)果作對比,結(jié)果表明,聯(lián)合預(yù)報(bào)值的精度較高,說明聯(lián)合預(yù)報(bào)方法能夠綜合利用各單一預(yù)報(bào)方法提供的信息,是提高ERP預(yù)報(bào)精度的一種有效途徑。(8)編制了ERP高精度預(yù)報(bào)軟件,實(shí)現(xiàn)了國家授時(shí)中心(NTSC)ERP每日例行預(yù)報(bào)。與國際地球自轉(zhuǎn)與參考系服務(wù)(IERS)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的對比結(jié)果表明,NTSC自主ERP預(yù)報(bào)產(chǎn)品的質(zhì)量比IERS預(yù)報(bào)產(chǎn)品質(zhì)量更好。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(國家授時(shí)中心)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P127.1;P183.31

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本文編號：1332444