利用经验模态分解提高极移预报精度（英文）

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性、非平稳信号分解方法。为提高极移预报精度,将经验模态分解应用于极移预报中。首先利用经验模态分解方法对极移序列进行分解,获得极移的高频分量和低频分量;然后采用最小二乘(Least Squares,LS)外推模型对极移低频分量进行拟合,获得最小二乘拟合残差;其次采用自回归(Autoregressive,AR)模型对极移高频分量和最小二乘拟合残差之和进行建模预报;最后将最小二乘模型和自回归模型外推值相加获得极移预报值。将经验模态分解和LS+AR组合模型预报结果与LS+AR模型预报以及地球定向参数预报比较竞赛(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行比较,结果表明,将经验模态分解应用于极移预报中,可以明显改善极移预报精度。