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自动站气温数据异常的补偿方法
被引量：
1
1
作者
张颖超
郭栋
+1 位作者
熊雄
贺磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第3期888-891,897,共5页
为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机(FSVM)补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机(SVM)方法进行了对比。实验结果表明...
为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机(FSVM)补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机(SVM)方法进行了对比。实验结果表明:基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。
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关键词
自动气象站
间断噪声
日
平均
气温
平方平均隶属度函数
模糊支持向量机
补偿
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职称材料
题名
自动站气温数据异常的补偿方法
被引量：
1
1
作者
张颖超
郭栋
熊雄
贺磊
机构
南京信息工程大学信息与控制学院
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第3期888-891,897,共5页
基金
江苏省六大人才高峰项目(WLW-021)
江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2011111)
+2 种基金
南京市产学研资金资助项目(2012T026)
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201106040)
中国气象局软科学研究课题项目(SK20120146)
文摘
为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机(FSVM)补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机(SVM)方法进行了对比。实验结果表明:基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。
关键词
自动气象站
间断噪声
日
平均
气温
平方平均隶属度函数
模糊支持向量机
补偿
Keywords
automatic weather station
discontinuous noise
daily average temperature
root-mean-square membership function
Fuzzy Support Vector Machine （FSVM）
compensation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自动站气温数据异常的补偿方法
张颖超
郭栋
熊雄
贺磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
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