【摘 要】
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地球定向参数(Earth Orientation Parameters,简写为EOPs)关系到地心坐标系之间以及时间系统的转换,目前甚长基线干涉(VLBI)和人卫激光测距(SLR)获取EOPs存在时间延迟,因而EO
【机 构】
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中国科学院上海天文台,上海,200030
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地球定向参数(Earth Orientation Parameters,简写为EOPs)关系到地心坐标系之间以及时间系统的转换,目前甚长基线干涉(VLBI)和人卫激光测距(SLR)获取EOPs存在时间延迟,因而EOPs高精度预报在卫星精密定轨中具有重要的应用价值.本文采用国际地球自转和参考系服务(IERS)的EOP 05C04数据序列,首先对EOPs序列去掉潮汐项,然后利用最小二乘拟合法,去掉EOPs序列中的趋势项和周期项,得到EOPs残差序列.应用线性的自回归(Autoregressive,简写为AR)模型和非线性的人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANN)模型,对EOPs残差序列作预报计算对比,分析基础预报序列的长度和精度对EOPs不同跨度预报精度的影响.研究结果表明,EOPs的预报精度与基础预报序列的长度和精度具有一定的联系,预报工作中应选取合适的基础数据序列;对于EOPs残差序列的不同跨度预报,AR模型在较短期预报中精度较高,而ANN模型则在中长期预报中显出优势.
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