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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
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