经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的模式函数分量.采用EMD对极移序列进行分解,去除序列中的高频信号,然后基于最小二乘外推(Least Squares Extrapolation,简称LSE)和广义回归神经网络(General Regression Neural Network,简称GRNN)的组合模型对去除高频信号的极移序列进行1～10d的超短期预报.实验结果表明:将该模型应用到极移超短期预报具有可行性,预报精度有明显改善.
天体测量 时间 方法 数据分析