公开(公告)号：CN118520280A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410978365.5

申请日：2024-07-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孟凡 ,  杨鹏 ,  罗京佳 ,  潘志庚 ,  林贤煊 ,  彭莉 ,  郭嘉源

IPC: G06F18/2135 ,  G06F18/10 ,  G06F17/16 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法，包括：1、分辨率调整：对低分辨率的HYCOM海洋数据使用双线性插值法进行插值；2、近似分析：根据主成分分析法确定影响海洋要素的大气要素及其权重，确定相关气象要素及其之间的相关系数；3、耦合值换算：基于相关气象要素及其之间的相关系数，得出海洋要素与多个大气要素之间的映射关系，计算出选定范围内相应的耦合值；4、海气数据耦合：将处理完的HYCOM海洋数据与ERA5大气数据构建成海气耦合数据。本发明通过协同气象要素影响机制有效地通过已有数据对空值进行填补。

公开(公告)号：CN118484638A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410947160.0

申请日：2024-07-16

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孟凡 ,  杜鹏飞

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06N3/006 ,  G06F123/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于统计插值的台风丢失数据的重构方法，包括如下步骤：S1，利用完整的台风要素作为自变量，缺失的关键数据作为因变量，构建台风模型；S2，将台风关键要素作为自变量输入台风模型，利用PSO算法对自变量参数进行调参；S3，对台风经过产生的数据采用Z‑score方法进行检测，定位台风数据异常值；S4，利用训练的台风模型对台风数据异常值进行数据重构；S5，对重构数据进行时序异常检测，并基于时间序列进行微调。本发明能实现数据重构误差小、有更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN119227009A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411749593.1

申请日：2024-12-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 林贤煊 ,  潘志庚 ,  张利峰 ,  蔡创新 ,  王爽 ,  孟凡

IPC: G06F18/25 ,  G06F16/28 ,  G06F16/29 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种基于时空相关性的异常气象温度数据修复方法，属于气象数据处理技术领域，包括：获取温度数据作为数据处理对象；将获取到的温度数据转化为开尔文温度数据；基于开尔文温度数据计算当前时刻温度数据的平均时序差值、日周期差值以及平均空间差值；基于平均时序差值、日周期差值、平均空间差值和相应阈值范围，判断当前时刻温度数据是否异常，并锁定异常温度数据以及计算出异常温度数据偏差值；基于锁定的异常温度数据和异常温度数据偏差值对锁定的异常温度数据进行修复，得到修复后的完整温度数据。本发明可提升气象数据分析及预测模型的判断结果可靠性。

公开(公告)号：CN118520280B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410978365.5

申请日：2024-07-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孟凡 ,  杨鹏 ,  罗京佳 ,  潘志庚 ,  林贤煊 ,  彭莉 ,  郭嘉源

IPC: G06F18/2135 ,  G06F18/10 ,  G06F17/16 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法，包括：1、分辨率调整：对低分辨率的HYCOM海洋数据使用双线性插值法进行插值；2、近似分析：根据主成分分析法确定影响海洋要素的大气要素及其权重，确定相关气象要素及其之间的相关系数；3、耦合值换算：基于相关气象要素及其之间的相关系数，得出海洋要素与多个大气要素之间的映射关系，计算出选定范围内相应的耦合值；4、海气数据耦合：将处理完的HYCOM海洋数据与ERA5大气数据构建成海气耦合数据。本发明通过协同气象要素影响机制有效地通过已有数据对空值进行填补。

公开(公告)号：CN118484638B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410947160.0

申请日：2024-07-16

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孟凡 ,  杜鹏飞

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06N3/006 ,  G06F123/02 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于统计插值的台风丢失数据的重构方法，包括如下步骤：S1，利用完整的台风要素作为自变量，缺失的关键数据作为因变量，构建台风模型；S2，将台风关键要素作为自变量输入台风模型，利用PSO算法对自变量参数进行调参；S3，对台风经过产生的数据采用Z‑score方法进行检测，定位台风数据异常值；S4，利用训练的台风模型对台风数据异常值进行数据重构；S5，对重构数据进行时序异常检测，并基于时间序列进行微调。本发明能实现数据重构误差小、有更强的鲁棒性。