【摘 要】
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最小二乘(Least Squares,LS)与自回归(Auto Regressive,AR)联合(LS+AR)模型在极移预报(polar motion,PM)中存在以下问题:最小二乘拟合的内部残差值较好而LS外推的残差值较大;LS拟合残差
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,燕山大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41404033)、国家科技基础性工作专项(015FY310200)、国家重点实验室开放基金重点项目(SKLGIE2014-Z-1-1)、中央高校基本科研业务费项目(2015QNA31)资助,致谢感谢国际地球自转服务IERS(International Earth Rotation Service)提供的数据以及国际GNSS检测评估系统IGMAS(International
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最小二乘(Least Squares,LS)与自回归(Auto Regressive,AR)联合(LS+AR)模型在极移预报(polar motion,PM)中存在以下问题:最小二乘拟合的内部残差值较好而LS外推的残差值较大;LS拟合残差序列是非线性的,故根据预报历元前的残差序列建立的AR模型可能并不适用于待预报的残差序列,存在不匹配预报的情况.针对这两个问题,通过以下方法进行解决:首先对LS拟合数据两端点附加约束条件使其固定到LS拟合曲线上,因此在两端点附近的拟合值与观测值十分接近;然后选取与LS外推残
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