雷雨1,2 

　　（1. 中国科学院 国家授时中心，西安 710600； 

　　2. 中国科学院 时间频率基准重点实验室，西安 710600） 

　　摘要：针对UT1-UTC序列呈现趋势性和随机性变化的特点，提出一种基于GM(1,1)和自回归(autoregressive,AR)的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报UT1-UTC序列中的趋势项，然后利用AR模型对GM(1,1)模型残差序列进行建模和预报，最后将GM(1,1)模型和AR模型的预报结果相加获得UT1-UTC预报值。将组合模型的超短期(1～10 d)预报结果与地球定向参数预报比较竞赛(Earth orientation parameters prediction comparison campaign,   EOP PCC)结果进行对比，结果表明：组合模型1～3 d的预报效果优于目前国际上普遍采用的预报方法，而4～10 d的预报精度则不及顾及大气角动量(atmospheric angular momentum，AAM)的UT1-UTC预报方法，但仍优于参与EOP PCC的其他方法的预报结果。 

　　关  键  词：地球定向参数；UT1-UTC；预报；GM(1,1)；自回归模型 

　　中图分类号：P228         文献标志码：A         文章编号：1674-0637(2017)02-0065-08 

　　DOI：10.13875/j.issn.1674-0637.2017-02-0065-08 

　　引用格式： 雷雨. 基于GM(1,1)和AR组合模型的UT1-UTC超短期预报[J].时间频率学报，2017，40(2)：65-72.