【摘 要】
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针对实时气象数据因通信和设备故障等引起要素值缺失的问题,建立了基于粗糙集-径向基神经网络的插补模型。该模型以单个站点的相对湿度缺失为例,利用粗糙集理论约简气象影响
【基金项目】
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国家重大仪器设备开发专项基金项目（2012YQ170003）
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针对实时气象数据因通信和设备故障等引起要素值缺失的问题,建立了基于粗糙集-径向基神经网络的插补模型。该模型以单个站点的相对湿度缺失为例,利用粗糙集理论约简气象影响因素,以关键因素作为径向基神经网络的输入,进行缺失数据的插补。实验结果表明,该模型插补效果较线性插值法精度有显著提高,为实时气象数据缺失提供了有效的处理方法,同时为建立连续气象数据集奠定了基础。
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