地球自转参数的RFFLS短期预报算法研究

• 作者: 党亚民 许长辉 韩恒星
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地球自转参数 预报 遗忘因子 递推最小二乘
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0278

摘要

地球自转参数(ERP)是实现地心天球坐标系(geocentric celestial reference system,GCRS)与国际地球坐标系(international terrestrial reference system,ITRS)相互转换的必要参数,是国际GNSS服务组织(IGS)和国际GNSS监测评估系统(iGMAS)分析中心的重要产品.本文针对最小二乘地球自转参数预测算法会造成数据饱和以及新旧数据在数据处理及预报中被同等对待等问题,将遗忘因子引入最小二乘预测算法,进而提高ERP预报精度.遗忘因子递推最小二乘算法能防止数据饱和,降低旧数据的影响,加强新数据的作用,降低在求解拟合参数时出现秩亏矩阵求逆的几率,提高预报精度.本文详细推导了遗忘因子递推最小二乘表达式,探究了最佳遗忘因子,并通过ERP试验将该方法和原最小二乘的试验结果及LS-AR模型的预报结果作对比,发现仅用遗忘因子最小二乘模型预测就可以达到与LS-AR组合模型预测相当的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党亚民		184	1507	20.0	30.0
5	许长辉		27	81	6.0	8.0
6	韩恒星		4	3	1.0	1.0