初探支持向量机算法在海洋站观测数据质量控制中的应用

李飞; 卢勇夺; 林波; 陈哲; 刘思晗; 徐腾

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为了有效提高海洋观测数据的质量,初步探索引入了一种统计学习算法——支持向量域描述(SVDD)用于海洋站多要素数据质量控制,建立了一套基于SVDD的多要素数据质控方法.该方法拥有惩罚系数C、RBF核参数、质控调节因子AR等多个参数,利用历史样本观测数据训练构建质量控制模型,通过该模型实现海洋观测数据质量控制.本文利用真实观测数据对该方法进行了分析检验,验证了该方法能够有效分析数据质量、发现可疑数据,对提高海洋观测资料的可靠性、科学性具有一定借鉴价值.

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来源
《海洋预报》 |2016年第2期|66-73|共8页
作者
李飞; 卢勇夺; 林波; 陈哲; 刘思晗; 徐腾;
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作者单位

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

国家海洋环境预报中心,北京 100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类调查及观测方法;
关键词
质量控制; SVM; SVDD; 海洋数据; 多要素检验;

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