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地球自转参数高精度预报方法研究
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地球自转参数高精度预报方法研究
论文目录
 
致谢第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 引言第14-23页
　　· 地球自转参数预报意义第14-16页
　　· 地球自转参数预报现状第16-22页
　　· 本文主要研究内容第22-23页
第二章 地球自转参数预报基础第23-33页
　　· 地球自转参数测定第23-26页
　　　　· 地球自转参数观测手段第23-24页
　　　　· 地球自转参数观测序列第24-26页
　　· 地球自转的多尺度变化第26-31页
　　　　· UT1-UTC/日长变化第27-29页
　　　　　　· 长期缓慢变化第27页
　　　　　　· 10年尺度波动第27-28页
　　　　　　· 年际变化第28页
　　　　　　· 季节与亚季节性变化第28页
　　　　　　· 周日与半周日变化第28-29页
　　　　· 极移第29-31页
　　　　　　· 长趋势变化第29页
　　　　　　· 10年尺度变化第29-30页
　　　　　　· Chandler摆动第30页
　　　　　　· 季节性变化第30页
　　　　　　· 高频变化第30-31页
　　· 预报质量评价标准第31页
　　· 本章小结第31-33页
第三章 地球自转参数资料预处理第33-42页
　　· 本文地球自转参数资料来源第33页
　　· 扣除UT1-UTC序列中的闰秒第33-35页
　　· 扣除UT1-UTC与日长变化序列中的潮汐项第35-36页
　　· 周期项与随机项的拟合分离第36-40页
　　　　· 频谱分析第36-38页
　　　　· 最小二乘拟合第38-40页
　　· 地球自转参数预报流程第40-41页
　　· 本章小结第41-42页
第四章 地球自转参数预报方法的改进第42-74页
　　· ARMA模型第42-45页
　　　　· 模型定义第42-43页
　　　　· 模型识别第43-44页
　　　　· 模型定阶第44页
　　　　· 模型参数估计第44-45页
　　· 不同预报模式预报地球自转参数对比第45-52页
　　　　· 递推预报模式第46-47页
　　　　· 新陈代谢预报模式第47-48页
　　　　· 间隔预报模式第48-49页
　　　　· 实例对比第49-51页
　　　　· 总结分析第51-52页
　　· 最小二乘拟合端部效应的改善第52-59页
　　　　· 模型建立第53页
　　　　· 模拟实验第53-55页
　　　　· 实例对比第55-59页
　　　　　　· 端部效应改善前后最小二乘拟合残差对比第55-57页
　　　　　　· 端部效应改善前后预报精度对比第57-59页
　　　　　　· 总结分析第59页
　　· 差分方法提高UT1-UTC预报精度第59-65页
　　　　· UT1-UTC差分预报原理第60-61页
　　　　· 差分前后UT1-UTC序列与预报模型的适应性对比第61-63页
　　　　· 差分前后UT1-UTC预报精度对比第63-64页
　　　　· 总结分析第64-65页
　　· 地球自转参数预报中基础序列长度的优化选取第65-68页
　　　　· 实例对比第65-68页
　　　　· 总结分析第68页
　　· 与其他学者对比第68-72页
　　　　· 实例对比第68-71页
　　　　· 总结分析第71-72页
　　· 本章小结第72-74页
第五章 基于神经网络的地球自转参数预报第74-97页
　　· 神经网络基本理论第74-78页
　　　　· 神经网络概念第74-75页
　　　　· 神经网络发展简史第75-76页
　　　　· 人工神经元模型第76-77页
　　　　· 神经网络特征、功能、分类以及与传统计算的对比第77-78页
　　· 极限学习机神经网络第78-80页
　　· 地球自转参数预报的神经网络模型构造第80-89页
　　　　· 输入/输出模式第80-83页
　　　　　　· 基于间隔模式的多输入/单输出第80-81页
　　　　　　· 基于连续模式的多输入/单输出第81-82页
　　　　　　· 基于递推模式的多输入/单输出第82-83页
　　　　· 网络拓扑结构设计第83-88页
　　　　　　· 输入层和输出层神经元数第84页
　　　　　　· 隐含层神经元数第84-88页
　　　　· 本文采用的神经网络算法流程第88-89页
　　· 不同输入/输出模式预报地球自转参数对比第89-92页
　　　　· 实例对比第89-91页
　　　　· 总结分析第91-92页
　　· 与其他学者对比第92-96页
　　　　· 实例对比第92-95页
　　　　· 总结分析第95-96页
　　· 本章小结第96-97页
第六章 地球自转参数联合预报第97-118页
　　· 经验模态分解与神经网络联合预报极移第97-104页
　　　　· 联合经验模态分解与神经网络第97-100页
　　　　　　· 经验模态分解第97-99页
　　　　　　· 预报流程第99-100页
　　　　· 实验过程第100-101页
　　　　· 实例对比第101-104页
　　　　· 总结分析第104页
　　· 灰色系统与神经网络联合预报UT1-UTC和日长变化第104-111页
　　　　· 灰色预测方法与神经网络的互补性第105-106页
　　　　· 联合灰色系统与神经网络第106-108页
　　　　· 实例对比第108-111页
　　　　· 总结分析第111页
　　· 地球自转参数联合预报第111-115页
　　　　· 联合预报模型第111-113页
　　　　· 实例对比第113-114页
　　　　· 总结分析第114-115页
　　· NTSC ERP每日例行预报第115-117页
　　· 本章小结第117-118页
第七章 总结与展望第118-122页
　　· 现有工作总结第118-121页
　　· 未来工作展望第121-122页
参考文献第122-130页
附录A第130-133页
附录B第133-135页
附录C第135-136页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第136-137页

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