最小二乘和自回归模型方法联合预报天极偏差序列

作者：朱强,许雪晴,周永宏

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—5d的短期预报有较高的精度，而对5-90d的预报，dr方向大约为110μas，dy方向大约为130μas。而国际上常用的Lambert模型的预报精度比较平稳，其中出方向在120μas左右，曲方向在220μas左右。结果表明，LS＋AR模型的预报精度总体上优子Lambert模型。

发文机构：中国科学院上海天文台 中国科学院大学 中国科学院行星科学重点实验室

关键词：最小二乘AR模型天极偏差序列联合预报least-square methodAR modelcelestial pole offsetscombined forecast

分类号： P227[天文地球—大地测量学与测量工程][天文地球—测绘科学与技术]