中文版 | English

在结果中检索

NTSC-IR

浏览/检索结果: 共8条，第1-8条 帮助

已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Research on UT1-UTC and LOD Prediction Algorithm Based on Denoised EAM Dataset 期刊论文
REMOTE SENSING, 2023, 卷号: 15, 期号: 19, 页码: 17
作者:  Li, Xishun;  Wu, Yuanwei;  Yao, Dang;  Liu, Jia;  Nan, Kai;  Ma, Langming;  Cheng, Xuan;  Yang, Xuhai;  Zhang, Shougang
收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2023/12/13
UT1-UTC  LOD  EAM  GAM  LS  AR  
Revisiting LS I +61 degrees 303 with VLBI astrometry (vol 474, pg 4245, 2018) 期刊论文
MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY, 2021, 卷号: 505, 期号: 2, 页码: 2517-2517
作者:  Wu, Y. W.;  Torricelli-Ciamponi, G.;  Massi, M.;  Reid, M. J.;  Zhang, B.;  Shao, L.;  Zheng, X. W.
收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2021/11/29
errata, addenda  stars: jets  gamma-rays: stars  radio continuum: stars  X-rays: binaries  X-rays: individual: LS I+61 degrees 303  
利用小波分解改进极移预报模型 期刊论文
武汉大学学报:信息科学版, 2019, 卷号: 44.0, 期号: 012, 页码: 1797
作者:  赵丹宁;  高蕊;  雷雨
收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2021/11/29
极移  预报  小波分解  LS+AR模型  数据预处理  
Revisiting LS I+61 degrees 303 with VLBI astrometry 期刊论文
MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY, 2018, 卷号: 474, 期号: 3, 页码: 4245-4253
作者:  Wu, Y. W.;  Torricelli-Ciamponi, G.;  Massi, M.;  Reid, M. J.;  Zhang, B.;  Shao, L.;  Zheng, X. W.
收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2021/11/29
stars: jets  gamma-rays: stars  radio continuum: stars  X-rays: binaries  X-rays: individual: LS I+61 degrees 303  
应用端部效应改善的LS+NN模型进行日长变化预报 期刊论文
飞行器测控学报, 2016, 卷号: 35, 期号: 3, 页码: 222-226
作者:  雷雨;  蔡宏兵
Adobe PDF(317Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：46/0  |  提交时间：2017/11/28
日长变化  预报  最小二乘+神经网络(ls+nn)模型  端部效应  端点延拓  
利用LS+AR模型对UT1-UTC进行中长期预报 期刊论文
时间频率学报, 2016, 卷号: 39, 期号: 2, 页码: 65-72
作者:  雷雨;  蔡宏兵
Adobe PDF(259Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2017/11/28
地球自转参数  Ut1-utc  预报模型  ls+ar模型  
利用LS＋AR模型对UT1-UTC进行中长期预报 期刊论文
时间频率学报, 2016, 卷号: 000, 期号: 002, 页码: 65
作者:  雷雨;  蔡宏兵
收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2021/11/29
地球自转参数  UT1-UTC  预报模型  LS＋AR模型  
应用端部效应改善的LS＋NN模型进行日长变化预报 期刊论文
飞行器测控学报, 2016, 卷号: 35.0, 期号: 003, 页码: 222
作者:  雷雨;  蔡宏兵
收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2021/11/29
日长变化  预报  最小二乘＋神经网络（LS＋NN）模型  端部效应  端点延拓