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利用端点延拓提高 LS+NN 模型的 UT1-UTC 预报精度

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现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小 二乘(least-squares,LS)拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对LS拟 合存在的端部效应,首先采用灰色模型在UT1-UTC序列的两端进行数据延拓,形成一个新序 列,然后对新序列进行LS拟合,最后再联合LS外推和神经网络(LS+NN)模型对UT1-UTC原始 序列进行外推。结果表明,对UT1-UTC序列进行端点数据延拓再进行LS拟合,能够有效地改 善LS拟合序列的端部效应;相对于常规LS+NN模型,端部效应改善的LS+NN模型的UT1-UTC预 报精度有一定提高,尤其对中长期预报精度提高更为明显。
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Recommended references: 赵丹宁 ,雷雨 .(2018).利用端点延拓提高 LS+NN 模型的 UT1-UTC 预报精度.天文研究与技术.[ChinaXiv:201812.00638] (Click&Copy)
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[V1] 2018-12-24 15:39:09 chinaXiv:201812.00638V1 Download
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