经验模式分解在极移超短期预报中的应用

发布时间：2018-01-03 13:20

  本文关键词：经验模式分解在极移超短期预报中的应用　出处：《天文学报》2012年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的模式函数分量.采用EMD对极移序列进行分解,去除序列中的高频信号,然后基于最小二乘外推(Least Squares Extrapolation,简称LSE)和广义回归神经网络(General Regression Neural Network,简称GRNN)的组合模型对去除高频信号的极移序列进行1～10 d的超短期预报.实验结果表明:将该模型应用到极移超短期预报具有可行性,预报精度有明显改善.
[Abstract]:The empirical mode decomposition (Empirical Mode Decomposition, referred to as EMD) is a data driven adaptive nonlinear time-varying signal decomposition method, the data can be decomposed into mode function components with physical significance. The EMD of the pole shift sequence decomposition, removing the high frequency signal in the sequence, and then based on least square extrapolation (Least Squares Extrapolation, referred to as LSE) and generalized regression neural network (General Regression Neural Network, referred to as GRNN) of the combination model to remove the high frequency signal shift sequences were 1 ~ 10 d ultra short term forecast. The experimental results show that the model is applied to the feasibility of the shift of ultra short term forecast, forecast accuracy is improved obviously.

【作者单位】： 中南大学地球科学与信息物理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(U1231105,10878026)资助
【分类号】：P128
【正文快照】： 1己1吉一J二二二极移(polar motion，简称PM)是表征地球自转运动的一个重要参数，它是指地球瞬时自转轴在地球本体内运动而导致极点在地球表面上的位置发生缓慢变化的现象.在地极坐标系中，，极移分为X分量和Y分量.极移和日长变化统称为地球定向参数(EarthOrientation parameter

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1374051