申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2020-07-07

公开（公告）日：2020-10-23

公开（公告）号：CN111815155A

主分类号：G06Q10/06(20120101)

分类号：G06Q10/06(20120101);G06N3/00(20060101);G06F17/18(20060101);G06Q10/04(20120101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开了一种改进后的核回归地面气温观测资料质量控制方法，包括以下步骤：S1筛选实验数据；S2引入核回归方法并针对需要应用的地面气温观测数据进行改进；S3在S2的基础上进行多站点核回归方法的应用性改进；S4引入自适应算法以及粒子群算法对核回归方法中的窗宽系数进行改进，以此原理进行回归预测并进行相应的质量控制。本方法在方法层面，通过引入核回归方法并针对地面气温观测数据进行改进，同时利用自适应及粒子群算法进一步改进核回归方法中的窗宽系数，拓展了传统质量控制方法的方向；在质量控制效果层面，在质量控制领域的预测精度、普适性及检错率等多个方面具有较好的效果，更有利于地面气温观测资料质量控制的研究与应用。

主权项：1.一种改进后的核回归地面气温观测资料质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、筛选需要的站点试验数据；S2、引入核回归方法并针对需要应用的地面气温观测数据进行改进，给定气温样本观测值对核回归方法中的回归模型Yi＝gXi+εi,i＝1,2,…,n，其中gXi为回归函数，εi为相互独立、均值为0，方差为σ2的随机误差变量序列，结合回归函数的非参数核估计量形式将回归模型解释为以下公式： S3、在S2基础上进行多站点核回归方法的应用性改进，常规多站点逐一对中心站进行核回归的公式为： 借鉴多维核回归的公式，针对气温数据的矩阵序列，回归函数改进成： 其中，Xsi为多个邻站的气温数据，Yi为中心站点的气温数据，为回归预测的中心站点数据，以此公式进行多站点的气温观测资料回归预测，从而进行质量控制；S4、引入自适应算法以及粒子群算法对核回归方法中的窗宽系数进行改进，根据自适应参数λ＝[fg]-α，得到新的自适应窗宽公式h*＝λh，在此基础上将回归函数改进为进一步设计结合粒子群算法改进的窗宽公式在自适应改进的基础上可以得到以此公式原理进行回归预测并进行相应的质量控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种改进后的核回归地面气温观测资料质量控制方法

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