地面物体的定位、空间飞行器的导航和跟踪均需要用到天球与地球坐标系的精确变换矩阵，而地球定向参数描述了这种转换关系。现代空间大地测量技术得到的观测数据需要较长时间的分析，不能实时获取EOP值，最终导致EOP值的获取在时间上滞后，对于需要实时EOP数据的应用造成了很大影响，使得EOP的预报成为研究的热点问题之一。EOP的预报受到多种地球物理因素的干扰，预报难度比较大。论文从EOP的理论设计出发，围绕EOP的预报及其对导航卫星轨道计算中的影响开展研究，可为EOP预报和航天器轨道计算提供重要参考。论文的主要研究工作如下：
　　（1）分析了EOP序列的特性并建立了EOP的模型。阐述了EOP观测数据的获取途径，推导了AAM和OAM数据的获取公式；分析了IERS公报B中的极移、UT1-UTC和LOD序列数据的自相关特性；研究了EOP序列的幅值谱特性和基于离散Meyer基函数的小波特性；通过频谱分析获得的极移、UT1-UTC和LOD的周期规律特性，结合EOP的自身曲线、自相关分析结果，建立了极移模型、UT1-UTC/LOD模型；基于建立的EOP模型，给出了其残差数据的平稳性检验结果以及零均值检验结果。
　　（2）研究提出了EOP的时间序列分析预报方法。给出了多种AR模型直接和递推估计方法，并推导了AR模型的预测公式；提出了降阶MAR模型方法，导出了降阶MAR模型预测公式；定义了EOP预报方法的误差精度评定指标，包括AE、MAE和RMS三种精度判断形式；将误差精度评定标准分别引入AR模型的极移预测和考虑AAM风项的降阶MAR模型的UT1-UTC预测中，可以获得较好的极移预报和UT1-UTC预报结果；对比分析了大气、海洋以及综合大气和海洋激发函数计算极移值与极移观测值的差异，并阐述了影响极移计算的两个变量的取值。
　　（3）研究提出了EOP的神经网络预报方法。讨论了本文所选的神经网络结构、传递函数等基础知识；分析了重采样极移数据频谱特点，提出了频谱分析确定极移重采样数据的方法，设计了一种重采样数据预报极移的单输出神经网络结构；针对UT1-UTC的预报，分别设计了一个输出单元和多个输出单元的网络结构原型，探讨了UT1-UTC的短期预报特点。
　　（4）研究了EOP的预报精度对导航卫星轨道计算的影响。给出了EOP与HG误差传递关系，推导了EOP的预报误差影响引力加速度的公式，将EOP预报精度对导航卫星加速度影响与地球引力场模型阶次对加速度计算的影响量级进行了对比分析，给出了极移和UT1-UTC的预报误差对卫星轨道外推和卫星星历精度的影响结果。
　　论文研究丰富和拓展了传统的EOP预报方法和轨道计算理论，具有一定的理论意义；论文所提出的线性和非线性的EOP预报方法极大地提高了预报精度，在卫星实时跟踪、导航应用中具有一定的工程实践价值。