论文摘要
传统的气象数据推测大多基于插值方法,而此方法需要近邻台站的完整观测数据,这在很大程度上限制了插值方法的应用。为此,本文提出了一种基于矩阵补全的气象数据推测方法,该方法根据气象数据的近似低秩性来推测缺失数据。首先,选取我国662个气象台站2004—2013年的逐日平均温度和日照时数两种气象要素作为研究对象,通过矩阵奇异值的累积贡献率来检验数据集的近似低秩性。然后设计了两组试验,第1组试验考虑了不同采样概率下各年份的数据推测,第2组试验随机选取某些台站,考虑所选台站数据连续缺测时的推测。最后,使用矩阵补全方法推测缺失数据,采用10a的平均误差作为评价指标。试验结果表明:矩阵补全方法能很好地推测缺失数据,且具有一定的鲁棒性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 史加荣,李雪霞
关键词: 气象数据推测,矩阵补全,低秩,奇异值分解,鲁棒
来源: 气象科技 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 气象学,自动化技术
单位: 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
基金: “十三五”国家重点研发计划专项(2018YFC0704500),中国博士后科学基金(批准号:2017M613087),国家自然科学基金青年科学基金(批准号:61403298)资助
分类号: TP181;P413
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20180352
页码: 420-425
总页数: 6
文件大小: 324K
下载量: 110
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