基于噪声抑制的EAM数据集的极移预报方法

本发明公开了一种基于噪声抑制的EAM数据集的极移预报方法，属于地球科学技术领域，包括：获取IERS C04数据集中的极移观测数据，并利用刘维尔方程转换得到大地测量角动量数据；获取有效角动量数据集，并利用大地测量角动量数据对有效角动量数据集中的有效角动量观测数据进行降噪处理，得到降噪处理后的有效角动量观测数据；拼接有效角动量观测数据与有效角动量预报数据，对得到的拼接有效角动量数据进行最小二乘拟合，进一步结合卡尔曼滤波算法降噪后，获得降噪处理后的有效角动量预报数据；基于降噪处理后的有效角动量观测数据与降噪处理后的有效角动量预报数据，进行极移预报。本发明有效提升了极移预报精度。