基于组合模型的原子钟时差数据修正算法 (2014年)

高准确度的时间尺度是由原子钟建立并保持的,它需要连续测量,但由于设备延迟或外界环境突变等因素,会造成数据丢失,对原子钟的测量结果分析将产生较大的影响,利用二次多项式模型能够对丢失数据进行修正,但对连续多个丢失数据点的修正精度并不理想。利用灰色模型和两种组合模型对丢失数据进行预报和修正,对四种模型的预报精度进行了比较。实验结果表明,采用两种组合模型的预报精度高于二次多项式模型和灰色模型,验证了组合模型的可行性和有效性。