【摘 要】
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针对日长（Length Of Day,LOD）变化预报中最小二乘（Least Squares,LS）拟合存在端点效应的问题,采用时间序列分析方法对日长变化序列进行端点延拓,形成一个新序列,然后用新序列建立
【机 构】
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中国科学院国家授时中心,中国科学院时间频率基准重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院“西部之光”人才培养计划联合学者项目（201491）资助.
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针对日长（Length Of Day,LOD）变化预报中最小二乘（Least Squares,LS）拟合存在端点效应的问题,采用时间序列分析方法对日长变化序列进行端点延拓,形成一个新序列,然后用新序列建立最小二乘模型,最后再结合最小二乘模型和自回归（Autoregressive,AR）模型对原始日长变化序列进行预报。实验结果表明,在日长变化序列两端增加统计延拓数据,能有效减小最小二乘拟合序列的端点畸变,从而提高日长变化的预报精度,尤其对中长期预报精度提高明显。
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