申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

申请日：2023-06-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116701371B

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F17/18;G06F18/214;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明提供了一种协方差分析下大气温度数据缺失值插补方法，其包括：构建大气温度数据的影响因子，制作大气温度数据集并建立多个台站位置的多元回归模型，遍历寻找大气温度数据缺失数据集，建立大气温度数据序列集，计算温度数据参考序列数据的协方差矩阵，求解方差权重向量，并建立多个台站位置的方差模型，构建基于协方差分析的大气温度数据缺失值插补模型，循环插补大气温度数据缺失值；并基于此提供一种插补装置。本发明综合多元回归和协方差两大统计模型，引入多个影响因素，充分考虑了时间和空间上的相关性；并将不同台站大气温度数据分为缺失序列、参考序列与测试序列以进行训练、测试与缺失值插补，提升了数据插补的可信度与准确度。

主权项：1.一种协方差分析下大气温度数据缺失值插补方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、构建大气温度数据的影响因子；大气温度数据的影响因子根据气候变化理论与传统温度预测量表确定，并从大气温度数据集中选择，包含：时刻x1、大气压x2、最大风速x3、相对湿度x4、水汽压x5、降水量x6以及参考温度x7共七个影响因子；S2、制作大气温度数据集并建立多个台站位置的多元回归模型；将上述多个台站位置的多元回归模型用矩阵形式表示如下：Yb＝Xw1其中，Yb表示预测大气温度；S3、遍历寻找大气温度数据缺失数据集；根据蒙特卡洛法遍历大气温度数据集的全部大气温度数据和台站位置信息，找出大气温度数据集内所有大气温度数据缺失的台站作为待插值台站，提取每个待插值台站的大气温度数据所有缺失的时刻和对应的台站位置信息；S4、针对每个待插值台站，建立大气温度数据序列集；S41、将每个连续缺失的若干大气温度数据所对应的时刻组合作为温度数据缺失序列，且规定温度数据缺失序列的初始时刻为第一插补点；S42、制作温度数据缺失序列数据、温度数据参考序列数据以及温度数据测试序列数据；所述步骤S42具体包括以下步骤：S421、提取所述待插值台站在预设时段内的大气温度数据作为温度数据缺失序列数据，缺失值采用预设时段内的大气温度均值代替；S422、将除所述待插值台站以外的所有在所述预设时段内大气温度数据无缺失的台站均作为参考台站；S423、分别从每个所述参考台站在所述预设时段内的大气温度数据提取80％的数据，得到若干个温度数据参考序列数据，对应提取80％的温度数据缺失序列数据，得到温度数据参考预测序列数据；S424、分别从每个所述参考台站在所述预设时段内的大气温度数据提取剩余20％的数据，得到若干个温度数据测试序列数据，对应提取20％的温度数据缺失序列数据，得到温度数据测试预测序列数据；S5、计算温度数据参考序列数据的协方差矩阵；计算所有任意两个温度数据参考序列数据的协方差，得到协方差矩阵如下 其中，y1,yn分别表示第1个和第n个台站位置中所有温度组成的单列矩阵；C表示协方差计算；S6、求解方差权重矩阵，并建立多个台站位置的方差模型；S61、求解方差权重矩阵r；所述步骤S61具体包括以下步骤：S611、计算所有温度数据参考序列数据与温度数据缺失序列数据的协方差，得到参考协方差矩阵Zr如下：Zr＝[Cy1y0…Cyny0]T7其中，y0表示待插值台站位置中所有温度组成的单列矩阵；T为转置；S612、定义方差权重矩阵r：r＝[r1…rn]T8其中，r1,rn分别表示第1个和第n个温度数据参考序列数据的方差权重；S613、基于协方差矩阵和参考协方差矩阵，方差权重矩阵r的求解方程为： S62、通过温度数据参考序列数据的协方差矩阵与方差权重矩阵，建立多个台站位置的方差模型如下：Ya＝Zr3；S7、构建基于协方差分析的大气温度数据缺失值插补模型；S71、定义并求解误差余项d；S72、通过温度数据参考序列数据的多元回归模型与方差模型，建立多个台站位置的大气温度数据缺失值插补模型如下：Y＝Xw+Y0Zr+d24其中，Y0Zr表示基于方差模型得到的预测值；S8、循环插补大气温度数据缺失值；将所有待插值台站的温度数据缺失序列数据代入到上述步骤S72中大气温度数据缺失值插补模型中，重复执行步骤S2至S7，直至所述大气温度数据集中大气温度数据无缺失。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 协方差分析下大气温度数据缺失值插补方法及其插补装置

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