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摘要：針對(duì)衛(wèi)星鐘差呈現(xiàn)趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)變化的特點(diǎn)，提出了基于GM（1，1）（灰色預(yù)報(bào)模型）和修正指數(shù)曲線法（Modified Exponential CurveMethod，MECM）的組合預(yù)報(bào)模型．該模型首先采用GM（1，1）預(yù)報(bào)鐘差的趨勢(shì)項(xiàng)，然后利用MECM模型對(duì)GM（1，1）殘差序列進(jìn)行建模和預(yù)報(bào)，最后將GM（1，1）和MECM模型的預(yù)報(bào)結(jié)果相加得到鐘差的最終預(yù)報(bào)值．此外，采用IGS（International Global Navigation Satellite System Ser．vice）公布的精密衛(wèi)星鐘差進(jìn)行預(yù)報(bào)試驗(yàn)，通過(guò)與衛(wèi)星鐘差預(yù)報(bào)中常用的二次多項(xiàng)式和MECM模型預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比分析，結(jié)果表明：該方法可以對(duì)GPS衛(wèi)星鐘差進(jìn)行高精度的中短期預(yù)報(bào)．使用12h鐘差建模時(shí)，預(yù)報(bào)6h、12h、18h和24h的平均預(yù)報(bào)精度分別為0．43as、0．63ns、0．74ns和0．79ns，相比于二次多項(xiàng)式的平均預(yù)報(bào)精度分別提高了57．43％、69．71％、80．47％和86．74％，相比于MECM模型的平均預(yù)報(bào)精度分別提高了50．57％、64．41％、76．80％和84．20％；使用24h鐘差建模時(shí)，預(yù)報(bào)6h、12h、18h和24h的平均預(yù)報(bào)精度分別為0．57as、0．61ns、1．02ns和1．48ns，相比于二次多項(xiàng)式的平均預(yù)報(bào)精度分別提高了32．94％、55．47％、55．07％3153．16％，相比于MECM模型的平均預(yù)報(bào)精度分別提高了92．98％、66．30％、65．42％和63．99％．

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