Temperature Field Data Reconstruction Using the Sparse Low-Rank Matrix Completion Method
المؤلفون المشاركون
Shi, Chun-Xiang
Huang, Weimin
Wang, Shan
Hu, Jianhui
Shan, Huiling
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Due to limited number of weather stations and interruption of data collection, the temperature field data may be incomplete.
In the past, spatial interpolation is usually used for filling the data gap.
However, the interpolation method does not work well for the case of the large-scale data loss.
Matrix completion has emerged very recently and provides a global optimization for temperature field data reconstruction.
A recovery method is proposed for improving the accuracy of temperature field data by using sparse low-rank matrix completion (SLR-MC).
The method is tested using continuous gridded data provided by ERA Interim and the station temperature data provided by Jiangxi Meteorological Bureau.
Experimental results show that the average signal-to-noise ratio can be increased by 12.5%, and the average reconstruction error is reduced by 29.3% compared with the matrix completion (MC) method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Shan& Hu, Jianhui& Shan, Huiling& Shi, Chun-Xiang& Huang, Weimin. 2019. Temperature Field Data Reconstruction Using the Sparse Low-Rank Matrix Completion Method. Advances in Meteorology،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118629
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Shan…[et al.]. Temperature Field Data Reconstruction Using the Sparse Low-Rank Matrix Completion Method. Advances in Meteorology No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118629
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Shan& Hu, Jianhui& Shan, Huiling& Shi, Chun-Xiang& Huang, Weimin. Temperature Field Data Reconstruction Using the Sparse Low-Rank Matrix Completion Method. Advances in Meteorology. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118629
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118629
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر