基于自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型以及一阶差分ARMA模型分别对极移的X分量和Y分量进行了模型拟合,并利用所拟合的模型对极移进行了预测。通过与国际地球自转服务发布的实测极移数据以及其他方法对比,...基于自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型以及一阶差分ARMA模型分别对极移的X分量和Y分量进行了模型拟合,并利用所拟合的模型对极移进行了预测。通过与国际地球自转服务发布的实测极移数据以及其他方法对比,证明了所建立的拟合模型在短期预报上的有效性。且X分量的ARMA模型在39d预报跨度内的整体精度优于一阶差分ARMA模型,而Y分量45d内的一阶差分ARMA模型预报精度比ARMA模型预报精度更高。展开更多
文摘基于自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型以及一阶差分ARMA模型分别对极移的X分量和Y分量进行了模型拟合,并利用所拟合的模型对极移进行了预测。通过与国际地球自转服务发布的实测极移数据以及其他方法对比,证明了所建立的拟合模型在短期预报上的有效性。且X分量的ARMA模型在39d预报跨度内的整体精度优于一阶差分ARMA模型,而Y分量45d内的一阶差分ARMA模型预报精度比ARMA模型预报精度更高。