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摘 要:本发明公开了一种基于PCA和PSO‑ELM的自动气象站实时数据质量控制方法,该方法,首先对被检站一定范围内观测站(邻站)一定历史时间尺度的气温数据进行采集,构成原始采集信号;然后对采集信号进行主成分分析,达到去冗余的目的;最后,通过改进的极限学习机构建气温的重建模型,并据此通过被检时刻邻站的数据得到被检时刻的估计值;最后,根据此估计值与实际观测值比较进行条件修正,完成对该时刻气温的质量控制。该方法在基本质量控制方法的基础上,一方面弥补了目前多站联网质量控制方法中邻站选择的固定性,提高了算法的动态适应性;另一方面改进的极限学习机提高了网络的泛化性能,增加了重建模型的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710097989.6 | 专利名称: | 一种基于PCA和PSO-ELM的自动气象站实时数据质量控制方法 |
申请日: | 2017-02-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q50/26搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |