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J-GLOBAL ID：201802258919096891   整理番号：18A1406147

経験的モード分解による極移動予測精度の向上【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of the Prediction Accuracy of Pole Coordinates with Empirical Mode Decomposition

著者 (3件)： Zhao Danning (中国科学院国家授時中心,陜西 西安 710600;中国科学院大学,北京 100049) ,  Lei Yu (中国科学院国家授時中心,陜西 西安 710600;中国科学院時間頻率基准重点実験室,陜西 西安 710600) ,  Cai Hongbing (中国科学院国家授時中心,陜西 西安 710600;中国科学院時間頻率基准重点実験室,陜西 西安 710600)
資料名： Tianwen Yanjiu Yujishu  (Tianwen Yanjiu Yujishu)
巻： 15  号： 2  ページ： 140-150  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3008A  ISSN： 1672-7673  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 経験的モード分解(EMD)はデータ駆動の適応非線形,非定常信号分解法である。極移動予測の精度を改善するために,経験的モード分解を極移動予測に適用した。最初に,経験的モード分解法を用いて,極移動配列の分解を行い,高周波成分と低周波成分を得た。次に,最小二乗(LS)外挿モデルを用いて,最小自乗フィッティング残差を得た。次に,自己回帰(AR)モデルを用いて,極移動高周波成分と最小二乗適合残差の予測を行った。経験的モード分解とLS+ARモデルの予測結果を,LS+ARモデルの予測と地球方向パラメータ予測(EarthOrientationParametersPredictionComparisonCampaign)と比較した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自己回帰モデル ,  分割法 ,  外挿法 ,  最小二乗法 ,  地球 ,  *極移動 ,  LF【周波数】 ,  *予測 ,  パラメータ推定 ,  残差
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  非定常信号 ,  データ駆動 ,  *予測精度 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Polar motion ,  Prediction ,  Empirical mode decomposition ,  Least-squares (LS) ,  Autoregressive Model

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経験的モード分解 ,  極移動 ,  予測精度