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题名考虑地理时空异质性的气溶胶光学厚度插补方法
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作者
周涛
黄波
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机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
香港大学地理系
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2023年第4期29-36,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(42271439)。
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文摘
通过卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据存在显著的覆盖缺失问题,而现有的插补方法对AOD的地理时空异质性考虑不足,严重影响了插补关系的时空建模可靠性。该文在集成学习模型的非线性关系拟合基础上,针对遥感AOD的地理时空异质性特点,从地理时空位置特征构建与插补关系建模两方面入手,提出一种考虑地理时空异质性的AOD插补方法。该方法结合了地理时空位置编码策略和极端梯度提升树模型,有效解决了地理时空位置特征变化不均匀和非线性关系建模的问题,并在2019年中国区域日均1 km的AOD数据插补实验中取得了88.67%的拟合精度,与地面实测数据的相关性达0.842,表明该方法具有较高的插补精度及可靠性,可为空气污染的科学防治提供数据与方法支持。
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关键词
气溶胶光学厚度(AOD)
空气污染
时空插补
时空异质性
极端梯度提升树
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Keywords
aerosol optical depth(AOD)
air pollution
spatiotemporal gap-filling
spatiotemporal heterogeneity
extreme gradient boosting tree
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P407
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名一种贝叶斯对数正态分布的张量分解插补算法
被引量：1
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作者
李小沛
李凡长
梁合兰
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第7期214-221,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61672364,61672365,61902269)
国家重点研发计划项目(2018YFA07070,2018YFA0701701)。
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文摘
从智能交通系统中收集到的交通数据集,往往会因为诸多因素不可避免地产生数据丢失的问题。针对此问题,提出一种贝叶斯对数正态分布张量分解插补算法。将一般的矩阵分解扩展到高阶的张量维度上,保存了数据的原本结构;利用贝叶斯推断,对一组服从对数正态分布的随机数进行循环迭代,逐一将参数的似然估计和先验项结合得到后验公式;通过马尔可夫链蒙特卡洛算法(MCMC)得到Gibbs采样模型。选用在中国广州收集的时空交通速度数据集,将其分别变成二阶、三阶和四阶张量进行对比处理,并评估该算法的性能。结果表明,该算法相较其他方法在处理三阶张量数据上可以表现出更优的数据插补性能。
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关键词
对数正态分布
智能交通
张量CP分解
贝叶斯推断
时空交通数据插补
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Keywords
Lognormal distribution
Intelligent traffic
Tensor CP decomposition
Bayesian inference
Space-time traffic data imputation
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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