[发明专利]一种基于梯度提升回归GBR模型的气温数据空间插值方法在审
| 申请号： | 202011595023.3 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112528232A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 段静鑫;潘涛;郑昕;张天虎 | 申请（专利权）人： | 象辑知源（武汉）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律远专利代理事务所(普通合伙) 11574 | 代理人： | 王冠宇 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市武汉东湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及气象学技术领域，尤其涉及一种基于梯度提升回归GBR模型的气温数据空间插值方法，包括气温数据采集模块、数据清洗模块、特征缩放模块、梯度提升回归GBR训练模块和格点化应用模块，首先通过气温数据采集模块采集气象局地面自动观测站最新时次的气温数据；再通过数据清洗模块筛除掉异常数据；然后引入经度、纬度、海拔高度作为特征值，对特征值进行缩放；以站点数据的特征值及其对应的气温数据作为训练样本，引入梯度提升回归训练模块中，经过多次迭代训练得到最终的模型；最后将每个格点的经度、纬度、海拔高度等固定信息作为特征值缩放，并代入模型获得每个格点的气温值。本发明计算效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 提升 回归 gbr 模型 气温 数据 空间 方法 | ||
【主权项】：
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