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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(LS)拟合序列的端部畸变现象(数据处理中称为端部效应),预报精度难以取得较大改善。针对LS拟合存在的端部畸变现象,首先采用时序分析方法在UT1-UTC序列两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后用新序列求解LS外推模型系数,最后再联合LS模型及自回归模型对UT1-UTC序列进行预测。试验结果表明,在UT1-UTC序列端部增加延拓数据,可以有效地改善LS拟合序列出现的端部畸变现象;相对于常规LS模型,基于端部效应改善的LS(ECL