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一种NMI结合HSIC0的台风移动轨迹多因素相关分析方法
1
作者
乔百友
郝元卿
+1 位作者
唐忠
汪锐
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1234-1244,共11页
现有非线性相关分析方法准确性低、计算代价大,因而不适合大规模、高维度台风轨迹数据相关分析.针对这一问题,首次将希尔伯特-施密特独立准则经验估计(Hilbert-Schmidt independent criterion empirical estimation,HSIC0)引入到台风移...
现有非线性相关分析方法准确性低、计算代价大,因而不适合大规模、高维度台风轨迹数据相关分析.针对这一问题,首次将希尔伯特-施密特独立准则经验估计(Hilbert-Schmidt independent criterion empirical estimation,HSIC0)引入到台风移动轨迹相关研究中,提出了一种基于标准化互信息(normalized mutual information,NMI)结合HSIC0的多因素相关分析方法.该方法首先利用NMI来过滤掉台风数据中相关性低的冗余因素,然后采用XGBoost机器学习模型来剔除掉无效因素,从而降低后续计算代价.在此基础上,采用基于HSIC0的多因素相关分析方法对台风数据进行了分析,挖掘出了相关性较强的台风移动轨迹影响因素组合,从而提高了台风移动轨迹的预测精度.真实台风数据集上的一系列实验结果表明,提出的方法在MSE,MAE,R^(2)指标上均优于NMI、Pearson相关系数、距离相关系数等分析方法.
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关键词
台风移动轨迹
相关分析
多因素
HSIC0
XGBoost
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职称材料
题名
一种NMI结合HSIC0的台风移动轨迹多因素相关分析方法
1
作者
乔百友
郝元卿
唐忠
汪锐
机构
东北大学计算机科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1234-1244,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1405302)
国家自然科学基金资助项目(61872072).
文摘
现有非线性相关分析方法准确性低、计算代价大,因而不适合大规模、高维度台风轨迹数据相关分析.针对这一问题,首次将希尔伯特-施密特独立准则经验估计(Hilbert-Schmidt independent criterion empirical estimation,HSIC0)引入到台风移动轨迹相关研究中,提出了一种基于标准化互信息(normalized mutual information,NMI)结合HSIC0的多因素相关分析方法.该方法首先利用NMI来过滤掉台风数据中相关性低的冗余因素,然后采用XGBoost机器学习模型来剔除掉无效因素,从而降低后续计算代价.在此基础上,采用基于HSIC0的多因素相关分析方法对台风数据进行了分析,挖掘出了相关性较强的台风移动轨迹影响因素组合,从而提高了台风移动轨迹的预测精度.真实台风数据集上的一系列实验结果表明,提出的方法在MSE,MAE,R^(2)指标上均优于NMI、Pearson相关系数、距离相关系数等分析方法.
关键词
台风移动轨迹
相关分析
多因素
HSIC0
XGBoost
Keywords
typhoon moving track
correlation analysis
multi-factor
HSIC0
XGBoost
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
P444 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种NMI结合HSIC0的台风移动轨迹多因素相关分析方法
乔百友
郝元卿
唐忠
汪锐
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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