【摘 要】
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现有卫星钟差（Satellite Clock Bias, SCB）预报模型缺乏对数据结构特征的深入研究。以钟差一次差分数据为研究对象，分析一次差分数据结构的图形化分布模式，提取一次差分数据趋势
【机 构】
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63780部队; 中国科学院上海天文台; 国防科技大学; 北京卫星导航中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1731130)
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现有卫星钟差（Satellite Clock Bias, SCB）预报模型缺乏对数据结构特征的深入研究。以钟差一次差分数据为研究对象，分析一次差分数据结构的图形化分布模式，提取一次差分数据趋势性和周期性特征，设计了一种包含趋势项、周期项和随机项的全要素钟差预报模型。使用IGS（International GNSS Service）精密钟差数据进行预报实验，通过与二次多项式模型（Quadratic Polynomial, QP）、灰色模型（Gray Model(1,1),GM（1,1））及时间序列模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA）的预报结果进行对比，证明了本文模型钟差预报的准确度和稳定度方面具有一定优势。
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