AR序列异常值探测的Bayes方法在卫星钟差预报中的应用

• 作者: 归庆明 李涛 衡广辉
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卫星钟差 预报 AR模型 异常值 Bayes方法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 15-20,30
• 分类号: P228
• 字数: 4139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-9268.2010.04.004

摘要

AR模型中若含有异常值, 会使传统的建模、估计及检验方法陷人困境, 从而不能准确地预测和控制.本文在无信息先验条件下,结合观测信息,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率,提出了无信息先验下自回归模型中异常值探测的Bayes方法并对异常值进行了估算.该方法能将异常值准确地探测和估算出来,借此修正模型,可提高预测的准确性.最后,做了钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的情况,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	信息工程大学理学院	17	194	7.0	13.0
2	归庆明	信息工程大学理学院	60	492	12.0	19.0
3	衡广辉	信息工程大学理学院	3	17	2.0	3.0