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题名基于奇异值分解的气象数据推测
被引量：6
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作者
史加荣
杨柳
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机构
省部共建西部绿色建筑国家重点实验室/西安建筑科技大学
西安建筑科技大学建筑学院
西安建筑科技大学理学院
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出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期128-142,共15页
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基金
“十三五”国家重点研发计划项目(2018YFC0704500)
国家自然科学基金重点项目(51838011)
中国博士后科学基金(2017M613087)
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文摘
以中国662个气象台站的2004-2013年逐日平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差4个气象要素为研究对象,使用奇异值分解方法来推测缺失气象数据.为降低随机的不利影响,将10年的逐日气象数据做平均.分别采用奇异值分解的相对误差和相似度矩阵来证实气象数据的近似低秩性,并探讨气象要素之间的相关.分析主要的基向量,设计3组推测试验.第1组试验随机选取6个气象台站的数据用于测试,其余台站用于训练,以获得5个最佳的基向量.随机选取每个测试台站的12个观测值,再由所选取的基向量来推测未知值.平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差的平均推测误差分别为8.00%、7.83%、17.17%和10.82%.在第2组试验中,随机选取70%的气象台站用于训练,其余气象台站用于验证推测性能.试验结果表明基向量的数目可选为5-15,随着基向量或观测值数量的增加,推测性能也随之改善.第3组试验,根据10个台站1952年下半年的气象观测数据,推测上半年的未观测值,试验结果合理可靠.
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关键词
气象数据推测
奇异值分解
低秩性
基向量
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Keywords
Meteorological data estimation
Singular value decomposition
Low-rankness
Base vector
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分类号
P436
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名鲁棒概率矩阵三分解
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作者
史加荣
陈姣姣
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机构
省部共建西部绿色建筑国家重点实验室/西安建筑科技大学
西安建筑科技大学理学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第7期1251-1260,共10页
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基金
中国博士后科学基金No.2017M613087
国家自然科学基金No.61403298。
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文摘
矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中经常使用的数据分析工具。近年来,矩阵分解的概率模型已成为人们关注的焦点。现有的概率矩阵分解一般将数据矩阵分解为两个低秩矩阵之积,这可能会限制该模型的灵活性和实用性。为此,提出了鲁棒概率矩阵三分解模型(RPMTF)。该模型将数据矩阵分解为三个矩阵的乘积,并考虑了其鲁棒性。在模型求解时,先将拉普拉斯分布进行分层表示;再采用基于极大后验估计的策略,设计了一种条件期望最大化算法。在实验中,将鲁棒概率矩阵三分解应用到图像去噪和视频背景建模中,结果证实了所提方法的可行性与有效性。
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关键词
矩阵三分解
概率矩阵分解
期望最大化
极大后验估计
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Keywords
matrix tri-factorization
probabilistic matrix factorization
expectation maximization
maximum a posterior estimation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名古镇空间生长及协同发展引导——以陕南古镇为例
被引量：3
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作者
郝海钊
陈晓键
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机构
西安建筑科技大学建筑学院
省部共建西部绿色建筑国家重点实验室/西安建筑科技大学建筑学院
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出处
《现代城市研究》
北大核心
2023年第5期35-44,共10页
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基金
国家重点研发计划课题(2019YFD1100905)
中央引导地方科技发展专项项目(2019ZY-FP-06)。
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文摘
近年来,随着我国城镇化水平的提高,以及文化旅游、政策驱动等因素的影响,许多古镇空间不断生长,承载着丰富地域文化的老区域及富有现代感的新区域共同形成当前城镇的风貌。文章首先以协同发展一般规律及古镇生长一般逻辑为基础,建构了古镇人地产协同发展的分析框架。其次以陕南古镇为研究对象,从人口、土地、产业等方面对陕南古镇的生长特征进行归纳总结,并从协同视角对人地产互动作用下的古镇发展进行检视。最后提出多主体协调下的社会发展策略、适应于自然环境的空间发展策略、基于精细化利用的产业发展策略以促进陕南古镇的协同发展。
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关键词
陕南古镇
空间生长
协同发展引导
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Keywords
ancient towns in southern Shaanxi
spatial growth synergy development guidance
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分类号
F291
[经济管理—国民经济]
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