基于GM(1,1)+AR模型的钟差短期预报改进算法研究

P228; 针对传统GM(1,1)+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数.考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2h、6h、12h和24 h的钟差序列构建模型.实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定;使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	大地测量与地球动力学 2020, Vol.40 (9), p.907-912
Hauptverfasser:	郭忠臣, 孙朋, 李致春
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	P228; 针对传统GM(1,1)+AR组合模型的缺点,提出一种可及时更新建模序列和增强数据间相关性的循环式钟差预报模型,在预报过程中根据预报时刻的不同实时调整AR模型阶数.考虑到原始钟差建模序列长度会对预报精度造成影响,分别使用2h、6h、12h和24 h的钟差序列构建模型.实验结果表明,改进模型的预报精度较传统方法有一定提高,且预报结果更稳定;使用不同长度的钟差序列构建模型对预报结果有一定影响,其中二次多项式模型受原始序列长度的影响较大,改进模型受影响较小.
ISSN:	1671-5942
DOI:	10.14075/j.jgg.2020.09.006