自适应AR模型用于世界时序列的预测

世界时的预测可分为确定性成分的预测和随机性成分的预测两个部分。本文采用NEOS两年期间每天的UT1-UTC资料,用线性拟合外推和周期拟合外推方法预测世界时序列的确定性成分;用自适应AR模型的RLS递推算法预测世界时序列的随机性成分,综合两个部分的结果,获得较好的预测效果。步长为60d的预测精度达到0~s.0038。