【摘 要】
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为了提高卫星钟差预报精度,该文提出用AR(p)模型对GM(1,1)建模过程中的模型残差进行建模预报,以此来提高GM(1,1)模型预报卫星钟差的精度。首先,剔除卫星钟差数据中的异常值,采用拉格朗日插值法将缺失的数据补齐;然后,用GM(1,1)模型对卫星钟差进行预报,对GM(1,1)的模型残差作平稳化处理后,采用AR(p)模型对处理后的残差序列进行预报;最后,将GM(1,1)和AR(p)模型的预报结果
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为了提高卫星钟差预报精度,该文提出用AR(p)模型对GM(1,1)建模过程中的模型残差进行建模预报,以此来提高GM(1,1)模型预报卫星钟差的精度。首先,剔除卫星钟差数据中的异常值,采用拉格朗日插值法将缺失的数据补齐;然后,用GM(1,1)模型对卫星钟差进行预报,对GM(1,1)的模型残差作平稳化处理后,采用AR(p)模型对处理后的残差序列进行预报;最后,将GM(1,1)和AR(p)模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,该文采用IGS公布的事后精密卫星钟差进行预报试验,并将该文结果与卫
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天顶对流层湿延迟是反演大气水汽含量的重要参数。该文通过研究局部地区垂直剖面气象条件的变化特征,提出了一种利用地表实时观测气象数据及历史资料计算当前时刻局部地区垂直剖面气象参数的方法,进而可利用积分方法精确求得该地区对流层湿延迟。通过与当前精度较高的经验模型对比,证明本文提出的方法能有效削弱局部地区对流层湿延迟误差,RMS和Bias误差可分别降低30%、50%左右;由于观测量仅是温度和湿度,故相较于
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