最小二乘和自回归模型方法联合预报天极偏差序列

摘要

为更好地实现天极偏差序列的预报,采用了最小二乘(least-squares,LS)拟合外推与自回归模型(autoregressive,AR)联合预报方法(LS+AR),并对预报精度进行评估.结果表明,LS+AR模型对CPO序列1～5 d的短期预报有较高的精度,而对5～90 d的预报,dx方向大约为110 μas,dy方向大约为130 μas.而国际上常用的Lambert模型的预报精度比较平稳,其中dx方向在120 μas左右,dy方向在220 μas左右.结果表明,LS+AR模型的预报精度总体上优于Lambert模型.