共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
张勤 《中国天文和天体物理学报》1990,(1)
在太阳活动预报中,预报因子的选取和处理对预报效果影响甚大。本文在云台原有的平均综合指数基础上,运用模糊识别方法,给出了一种模糊识别综合指数,它能更好地表征太阳日面活动区的活动特征。这种方法简单、方便,较充分地利用了预报因子中所含有的有用信息,从而使识别预报率有所提高。 相似文献
3.
自1977年初我台λ3.2厘米射电望远镜投入工作后,我们就考虑如何将光学和射电观测资料一起用于太阳预报的综合方案中去。预报方案应该是简便而明确的,以便在值班人员有所变动时不影响预报的质量。1978年初,我们拟订了一项太阳活动综合指数以及相应的短期和中长期预报方案。 相似文献
4.
《天文学报》2016,(4)
低轨卫星轨道预报精度受到大气模型和大气阻力系数精度的制约,给一些高精度的空间和航天任务带来不利影响.提出了一种基于沿迹方向误差发散规律的大气阻力系数计算新方法.首先通过理论推导给出低轨卫星轨道预报中沿迹误差发散的分析表达式,定量描述初值误差和模型误差对沿迹误差的综合影响;提出利用定轨段的基本信息,优选预报段所采用的阻力系数,抑制沿迹误差的发散速率,从而降低沿迹方向预报误差的最大值,提高短期预报精度.以400 km附近的GRACE-A卫星的全弧段星载GPS高精度资料为基础,检验了方法的精度和成功率.结果表明:相对于传统的定轨预报方法,新方法能提高24 h短期预报精度约45%,成功率约71%,总体有效率约86%;方法对低、中、高等3种太阳辐射水平均有效,对于中低等级的地磁扰动也有效,具备较好的应用价值. 相似文献
5.
6.
本文对1978—198O年综合的太阳活动预报情况作了分析,结果表明:在1978和1979年我国两次发射人造卫星以及1980年向太平洋海域发射运载火箭期间,太阳活动短期预报是比较准确的,基本满足了国家的需要。 这三年中,太阳活动前半月预报,多数时段在85-95％的置信水平上,与实况线性相关,可作为中期太阳活动趋势参考,而后半月的预报与实况相关较弱。 相似文献
7.
本文讨论了判别质子事件预报水平高低的常用指标和存在问题.并在引入了随机预报的概念之后,推导出判别预报水平高低的一种较合理的总指标公式. 相似文献
8.
9.
利用时间序列模型预报电离层TEC 总被引：6，自引：0，他引：6
以IGS(international GPS service)发布的电离层TEC(total electron content)资料为样本,用时间序列模型对全球的电离层总电子含量进行了预报.在时间序列预报模型中,不同的定阶方法导致不同的预报结果;实践证明本文使用的BIC定阶准则较好地实现了电离层总电子含量的预报.结果表明:对10 d左右的预报时间段,时间序列模型的TEC计算结果相对精度高,预报相对精度优于60%的网格点数在总网格点数中所占百分比可达90%以上. 相似文献
10.
以２２周太阳活动低年（１９９３－１９９５）质子事件及其对应活动区的综合分析结果为判据,预报２３周太阳活动上升阶段的质子事件。从１９９７年１１月开始到１９９８年１２月,用该方法预报的质子事件共６个,报准３个,不确定一个,虚报１个,漏报１个（太阳背面产生的事件）。本对用该方法预报的结果进行了分析讨论,并与世界警报中心的预报结果进行了比对,结果表明,该方法对于质子事件的短期预报是有效的。 相似文献
11.
朱翠莲 《中国天文和天体物理学报》2000,20(2)
以２２周太阳活动低年（１９９３－１９９５）质子事件及其对应活动区的综合分析结果为判据,预报２３周太阳活动上升阶段的质子事件．从１９９７年１１月开始到１９９８年１２月,用该方法预报的质子事件共６个,报准３个,不确定一个,虚报１个,漏报１个（太阳背面产生的事件）．本文对用该方法预报的结果进行了分析讨论,并与世界警报中心的预报结果进行了比对,结果表明,该方法对于质子事件的短期预报是有效的． 相似文献
12.
为了提高卫星钟差预报的精度,提出基于Vondrák滤波1阶差分的灰色模型算法.首先,对原始钟差数据序列采用Vondrák滤波处理后,得到1组新的钟差数据序列.然后,对相邻历元的钟差数据序列作1阶差分处理.最后,基于Vondrák滤波后的1阶差分的钟差差值数据序列,建立了GPS钟差预报的灰色模型.此外,采用了IGS(International Global Navigation Satellite System Service)公布的精密卫星钟差数据进行了预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的2次多项式模型和直接采用原始钟差数据建立灰色预报模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报.在12 h、16 h、20 h和24 h的平均预报精度分别为0.50 ns、0.85 ns、1.08 ns和1.27 ns,相比于2次多项式模型的平均预报精度分别提高了24.24%、15.84%、12.90%和11.81%;相比于直接采用原始钟差数据建立灰色预报模型的平均预报精度分别提高了56.14%、49.40%、48.82%和47.80%. 相似文献
13.
《天文学报》2015,(3)
根据星载原子钟钟差的特点,提出一种基于一次差的灰色GM(1,1)钟差预报方法.该方法首先对相邻历元的钟差作一次差,然后以一次差后的值建立灰色模型预报一次差的值,最后将预报的一次差还原即得到钟差预报值.以IGS(International GNSS Service)提供的采样率为5 min的精密钟差为实验数据,通过对不同长度的建模数据和不同预报步长进行对比分析.结果表明:该方法的预报精度较传统的灰色模型有了较大提高,特别是对于PRN01原子钟,其预报效果最好;采用一次差原理可有效改善和提高模型预报的精度和稳定性,应用于钟差较长时间预报是可行的,可靠性较强. 相似文献
14.
针对卫星钟差呈现趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)(灰色预报模型)和修正指数曲线法(Modified Exponential Curve Method,MECM)的组合预报模型.该模型首先采用GM(1,1)预报钟差的趋势项,然后利用MECM模型对GM(1,1)残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和MECM模型的预报结果相加得到钟差的最终预报值.此外,采用IGS(International Global Navigation Satellite System Service)公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式和MECM模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报.使用12 h钟差建模时,预报6 h、12 h、18 h和24 h的平均预报精度分别为0.43 ns、0.63 ns、0.74 ns和0.79 ns,相比于二次多项式的平均预报精度分别提高了57.43%、69.71%、80.47%和86.74%,相比于MECM模型的平均预报精度分别提高了50.57%、64.41%、76.80%和84.20%;使用24 h钟差建模时,预报6 h、12 h、18h和24 h的平均预报精度分别为0.57 ns、0.61 ns、1.02 ns和1.48 ns,相比于二次多项式的平均预报精度分别提高了32.94%、55.47%、55.07%和53.16%,相比于MECM模型的平均预报精度分别提高了92.98%、66.30%、65.42%和63.99%. 相似文献
15.
针对目前极移最小二乘(Least Square, LS)+自回归(AutoRegressive, AR)预报模型的单一数据选取方案, 提出分别考虑LS模型数据量和AR残差数据量的组合数据模式, 并对极移预报时单一数据和组合数据预报结果精度进行分析, 探讨模型输入数据量对极移预报精度的影响. 结果表明, 模型输入数据量的变化对极移预报结果影响较大. 采用组合数据预报的方式相比较于单一数据量预报方式精度更高, 特别是针对30--360 d跨度内的中长期预报, 组合数据量的极移预报精度可比单一数据量预报精度有较大改善. 结论证明组合数据在极移预报时具有一定的优势, 可为以后极移预报数据量选取提供一定的借鉴参考意义. 相似文献
16.
17.
附有周期项的预报模型及其在GPS卫星钟差预报中的应用研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为了有效进行GPS卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,除了考虑卫星原子钟频移、频漂和频漂率等物理性质外,还应考虑到卫星钟差的周期性变化特点.在二次多项式模型基础上,增加了周期项因素,构造了新的预报模型.选取部分GPS卫星铯钟(Cs.clock)和铷钟(Rb.clock)钟差资料,根据钟差变化趋势分3种情况,按不同时间长度进行钟差预报分析,并与二次多项式模型的预报结果比较分析,大量数据分析表明:附有周期项的二次多项式模型预报精度优于二次多项式模型,铷钟预报精度略优于铯钟. 相似文献
18.
卫星钟差长期可靠预报是实现卫星自主导航定轨所要解决的重要前提之一.针对多项式模型(PM)、灰色模型(GM)等常用的钟差预报方法存在的预报误差较大的情况,为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差变化特性,将ARMA(Auto-Regressive Moving Average)模型引入到卫星钟差预报中,利用IGS(International GNSS Service)提供的卫星钟差观测数据进行90 d的长期预报,根据各个卫星钟差的变化特性,对其进行模式识别、建模和预报,并与其它3种模型进行了较为细致的比较.计算结果表明,采用ARMA模型可以有效地提高卫星钟差的长期预报精度. 相似文献
19.
20.
基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了有效地进行卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,提出了一种基于小波分析和神经网络的4阶段混合模型来实现卫星钟差的预报,并给出了基于小波分析和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行卫星钟差预报的基本思想、预报模型和实施步骤.采用"滑动窗"划分数据,利用神经网络预测小波分解和去噪后的钟差序列各层系数,更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好地逼近钟差序列.为验证该混合预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并将其与灰色系统模型和神经网络模型进行比较分析.仿真结果显示,该模型具有较好的预报精度,可为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差. 相似文献