【摘 要】
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利用基于CMONOC的GPS观测数据反演中国大陆区域高精度的RIM,并将奇异谱分析(SSA)方法应用于TEC预报,判断不同序列长度对预测结果的影响,并根据w-correlation选取合适的RC迭代
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41374009);山东省自然科学基金(ZR2013DM009);山东科技大学研究生科技创新项目(SDKDYC180207)~~
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利用基于CMONOC的GPS观测数据反演中国大陆区域高精度的RIM,并将奇异谱分析(SSA)方法应用于TEC预报,判断不同序列长度对预测结果的影响,并根据w-correlation选取合适的RC迭代阶数和窗口长度。结果发现,当TEC时间序列长度为27d,窗口长度为序列长度的1/3、迭代SSA分解的前5项时,预测效果最好。提取RIM中心网格点的TEC数据,分别以年积日1~27、101~127、201~227、301~327等4个时段的TEC序列为原始数据,基于SSA进行7d的预测,同时建立ARMA预测模型。
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