【摘 要】
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针对极移参数周期时变性的特征,对传统LS+AR预报模型进行了进一步改进.首先利用LS模型对极移参数序列进行拟合,接着对拟合残差进行频谱分析,利用得到的残差周期再次进行拟合,然后对残差序列进行差分处理,最后利用AR模型对差分序列进行预报.本文对极移参数进行了1～50天的短期预报,预报精度有了进一步提高,从而验证了本文提出方法的可行性.
【机 构】
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上海市岩土地质研究院有限公司,上海 200072
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针对极移参数周期时变性的特征,对传统LS+AR预报模型进行了进一步改进.首先利用LS模型对极移参数序列进行拟合,接着对拟合残差进行频谱分析,利用得到的残差周期再次进行拟合,然后对残差序列进行差分处理,最后利用AR模型对差分序列进行预报.本文对极移参数进行了1～50天的短期预报,预报精度有了进一步提高,从而验证了本文提出方法的可行性.
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