检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:武向娟[1,2] 张红英[1,2] 王少辉[1,2]
机构地区:[1]宁夏气象防灾减灾重点实验室,银川750002 [2]宁夏大气探测技术保障中心,银川750002
出 处:《气象科技》2014年第2期208-212,共5页Meteorological Science and Technology
基 金:宁夏气象局青年科技基金;江苏省气象探测与信息处理重点实验室开放基金资助
摘 要:自动气象站数据采集器温度通道的采集处理性能直接影响温度测量数据准确性,利用最小二乘支持向量机(LSSVM:Least Squares Support Vector Machine)算法对一款区域站数据采集器温度通道校准数据系统误差进行拟合建模。基于该模型对校准结果进行修正,并对校准修正后温度通道的测量结果进行不确定度评估。经校准修正后,数据采集器温度通道测量误差均小于0.05℃,测量结果的不确定度为0.06℃,远小于修正前测量误差与不确定度,修正效果显著。该方法同样适用于其他型号的数据采集器,为自动站观测数据质量控制提供有效参考。The accuracy of Automatic Weather Station(AWS)temperature data can be affected directly by the processing performance of the data-acquisition unit for temperature channel.The Least Squares Support Vector Machine(LSSVM)method is used to establish the model with the data from the temperature calibration experiment on the data-acquisition unit for temperature channel in an unattended AWS to correct measurement errors.The measurement uncertainty of the corrected temperature channel is evaluated.Results show that after correction,the measurement error of the data-acquisition unit for temperature channel is less than 0.05℃ and the uncertainty is only 0.06 ℃,which are far less than the values before correction.This method is applicable in other meteorological data acquisition devices to guarantee the quality of AWS observation data.
关 键 词:不确定度 数据采集器 最小二乘支持向量机 温度 校准
分 类 号:TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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