申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851736A

主分类号：G06F17/15

分类号：G06F17/15;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于模糊自适应寻优融合的气象要素插值方法，包括对设定数量的插值方法使用研究区内实测站点的气象观测数据进行k折交叉插值验证得到精度排序；选取排名前m个插值方法作为待选子方法元素，并对n个实测站点进行留一法插值运算，得到相应的插值结果并计算求得误差矩阵，进而构建模糊隶属度矩阵，基于该矩阵，计算基于隶属度的权重系数矩阵；将插值结果与权重系数矩阵进行实测站插值数据融合，得到相应的精准度指数；进行迭代操作，获取最优子方法元素个数；进行最优子方法元素插值，得到预测点处的空间插值结果，结合预测点隶属度权重系数，加权得到预测点插值融合数据。本发明可有效提升插值结果精度，具有一定的实用价值。

主权项：1.一种基于模糊自适应寻优融合的气象要素插值方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用设定数量的插值方法分别对n个实测站点的气象观测数据进行k折交叉插值验证，并对插值方法进行精度排序；S2、根据排序结果，选取前m个插值方法作为待选子方法元素，分别使用m个待选子方法元素对n个实测站点进行留一法插值运算，得到m个待选子方法元素在每个实测站点的插值结果，对比实测数据得到误差矩阵，进而求得隶属度函数值，构建模糊隶属度矩阵；并设定控制因子b的初始值；S3、基于模糊隶属度矩阵，依据模糊规则与元素隶属度计算基于隶属度的权重系数矩阵；S4、将步骤S2中得到的插值结果与步骤S3中得到的基于隶属度的权重系数矩阵结合，进行实测站点插值数据融合，对比每个实测站点的融合数据与对应实测数据，得到m个待选子方法元素的精准度指数；S5、更新待选子方法元素个数m，将待选子方法元素的数量增加一个，并重复步骤S2-S4，若此时获得的精准度指数最大值相比于更新前的有提升，那么将待选子方法元素的数量再增加一个，并再次重复步骤S2-S4，直到精准度指数最大值不再随待选子方法元素个数的增加而提升时停止，此时找到最优子方法元素个数；S6、使用步骤S1中精度排序第一的方法元素，根据个最优子方法元素在每个实测站点的隶属度函数值进行空间插值，得到个最优子方法元素在每个预测点的隶属度函数值；S7、根据步骤S6中得到的预测点处隶属度函数值，计算个最优子方法元素在每个预测点的隶属度权重系数；S8、利用实测站点数据对预测点分别进行个最优子方法元素插值，得到每个最优子方法元素在每个预测点的空间插值结果，并结合个最优子方法元素在每个预测点的隶属度权重系数，进行预测点的插值数据融合，得到预测点处基于模糊自适应寻优插值融合结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于模糊自适应寻优融合的气象要素插值方法

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