一种基于DFA标度指数的激光测风雷达缺测数据填补方法

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一种基于DFA标度指数的激光测风雷达缺测数据填补方法
申请号:CN202510978870
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120873403A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于DFA标度指数的激光测风雷达缺测数据填补方法,包括如下步骤:步骤(1)、对激光测风雷达原始数据进行标准化处理和质量控制,得到风速标准化数据;步骤(2)、对风速标准化数据进行去趋势波动分析并计算DFA标度指数;将风速标准化数据与DFA标度指数结合,构建得到含有DFA指数的风速数据;步骤(3)、将含有DFA指数的风速数据划分为训练集和测试集;利用训练集进行机器学习模型训练,生成缺测数据填补模型;步骤(4)、利用评估后的缺测数据填补模型完成激光测风雷达缺测数据的填补。本发明可以解决现有激光测风雷达缺测数据填补方法依赖人工经验、不能充分利用风速内在物理机制而导致数据修复精度不理想的问题。
技术关键词
激光测风雷达 填补方法 人工神经网络模型 指数 序列 机器学习模型训练 风速 随机森林模型 趋势波动分析 计算方法 数据 K近邻 样本 训练集 划分方法 传播算法 依赖人工 特征数 邻居
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