基于GM（1，1）和MECM組合模型的GPS衛星鐘差中短期預報
摘要：針對衛星鐘差呈現趨勢項和隨機項變化的特點，提出了基于GM（1，1）（灰色預報模型）和修正指數曲線法（Modified Exponential CurveMethod，MECM）的組合預報模型．該模型首先采用GM（1，1）預報鐘差的趨勢項，然后利用MECM模型對GM（1，1）殘差序列進行建模和預報，最后將GM（1，1）和MECM模型的預報結果相加得到鐘差的最終預報值．此外，采用IGS（International Global Navigation Satellite System Ser．vice）公布的精密衛星鐘差進行預報試驗，通過與衛星鐘差預報中常用的二次多項式和MECM模型預報結果的對比分析，結果表明：該方法可以對GPS衛星鐘差進行高精度的中短期預報．使用12h鐘差建模時，預報6h、12h、18h和24h的平均預報精度分別為0．43as、0．63ns、0．74ns和0．79ns，相比于二次多項式的平均預報精度分別提高了57．43％、69．71％、80．47％和86．74％，相比于MECM模型的平均預報精度分別提高了50．57％、64．41％、76．80％和84．20％；使用24h鐘差建模時，預報6h、12h、18h和24h的平均預報精度分別為0．57as、0．61ns、1．02ns和1．48ns，相比于二次多項式的平均預報精度分別提高了32．94％、55．47％、55．07％3153．16％，相比于MECM模型的平均預報精度分別提高了92．98％、66．30％、65．42％和63．99％．
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