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题名基于PSO优化与非对称信息扩散的海表温度插值算法
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作者
王敏
石明航
洪梅
谷文杰
黎永顺
郭晓峰
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
安徽建筑大学电子与信息工程学院
国防科技大学气象海洋学院
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出处
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
2024年第6期496-503,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41775165,41775039)
安徽省高校杰出青年科研项目(2023AH020022)
南京信息工程大学人才启动经费资助项目(2021r034)
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文摘
针对如何利用稀疏样本填补数据缺失造成的空白问题,根据信息扩散理论,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与非对称信息扩散相结合的插值算法。在信息扩散插值的基础上,对经验窗宽进行优化并与非对称扩散函数结合,解决了信息扩散插值法对非正态资料插值不精准的问题。以西北太平洋2019年的月均海表温度作为研究对象,选取不同样本容量的海表温度作为已知数据,分别采用克里金插值、正态信息扩散、非对称信息扩散、PSO与非对称信息扩散结合4种算法进行插值试验。结果表明,在已知样本容量为30的情况下,对4个月份的插值误差取平均值,可知所提出算法的均方根误差为0.979,平均绝对误差为0.623,在4种方法中误差最小;在样本容量为100的情况下,所提出算法的均方根误差为0.735,平均绝对误差为0.430,同样为最小误差。故提出的插值算法相较于其他插值方法,在样本稀疏情况下取得了更好的效果,可为海表温度以及其他类似稀疏样本提供切实有效的技术基础。
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关键词
稀疏样本
正态信息扩散
海表温度
克里金插值
PSO优化算法
非对称信息扩散
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Keywords
sparse sample
normal information diffusion
sea surface temperature
kriging interpolation
PSO optimization algorithm
asymmetric information diffusion
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分类号
P731.1
[天文地球—海洋科学]
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