【摘 要】
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在对气象数据进行插值的过程中,如果只考虑数据的空间信息而忽视数据在时间上的关联,必然影响插值的精度.针对具有时空特性的气象数据,本文提出一种将时空Kriging方法与弹性
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部
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在对气象数据进行插值的过程中,如果只考虑数据的空间信息而忽视数据在时间上的关联,必然影响插值的精度.针对具有时空特性的气象数据,本文提出一种将时空Kriging方法与弹性网方法相结合的新方法.该方法主要利用弹性网算法解决时空Kriging算法中的时空变异函数矩阵为病态矩阵而无法求逆的问题,通过弹性网算法获得变异函数矩阵方程的稀疏解,从而提高时空插值的精度.在实际观测的气温数据和AQI数据上的仿真实验验证了本文方法对气象时空数据插值的准确性.
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