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基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
1
作者
苑艺琳
《水利技术监督》
2024年第4期197-201,共5页
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到...
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到灰度检测结果,对缺失数据的隐藏单元进行控制,为后续修复数据结果的导入提供支持。然后,通过输出不一致测度计算水文数据的相异性结果,根据水文数据相异性输出结果提取出水文特征规律,得到水文特征数据矩阵。最后,利用FSOM聚类算法对水文预报缺失数据特征矩阵进行分层聚类,并通过约束条件增强聚类算法的收敛度,并修复数据结果导入上述缺失数据对应的多维映射层,采用映射模式填补原始数据缺失位置,实现数据修复。实例分析表明,所提方法进行随机缺失数据修复后,修复率能够达到97.28%以上。进行连续缺失数据修复后,修复率在97%以上,表明所提方法具有良好的修复效果,能够为水文预报工作提供有效帮助。
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关键词
水文数据预测
数据
修复
输出不一致测度
FSOM神经网络
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职称材料
题名
基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
1
作者
苑艺琳
机构
河北省石家庄水文勘测研究中心
出处
《水利技术监督》
2024年第4期197-201,共5页
文摘
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到灰度检测结果,对缺失数据的隐藏单元进行控制,为后续修复数据结果的导入提供支持。然后,通过输出不一致测度计算水文数据的相异性结果,根据水文数据相异性输出结果提取出水文特征规律,得到水文特征数据矩阵。最后,利用FSOM聚类算法对水文预报缺失数据特征矩阵进行分层聚类,并通过约束条件增强聚类算法的收敛度,并修复数据结果导入上述缺失数据对应的多维映射层,采用映射模式填补原始数据缺失位置,实现数据修复。实例分析表明,所提方法进行随机缺失数据修复后,修复率能够达到97.28%以上。进行连续缺失数据修复后,修复率在97%以上,表明所提方法具有良好的修复效果,能够为水文预报工作提供有效帮助。
关键词
水文数据预测
数据
修复
输出不一致测度
FSOM神经网络
分类号
O352 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
苑艺琳
《水利技术监督》
2024
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