Detecting Anomalies in Meteorological Data Using Support Vector Regression
المؤلفون المشاركون
Yoon, Yourim
Kim, Yong-Hyuk
Moon, Byung-Ro
Lee, Min-Ki
Moon, Seung-Hyun
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Significant errors exist in automated meteorological data, and identifying them is very important.
In this paper, we present a novel method for determining abnormal values in meteorological observations based on support vector regression (SVR).
SVR is used to predict the observation value from a spatial perspective.
The difference between the estimated value and the actual observed value determines if the observed value is abnormal or not.
In addition, SVR input variables are deliberately selected to improve SVR performance and shorten computing time.
In the selection process, a multiobjective genetic algorithm is used to optimize the two objective functions.
In experiments using real-world data sets collected from accredited agencies, the proposed estimation method using SVR reduced the RMSE by an average of 45.44% whilst maintaining competitive computing times compared to baseline estimators.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Min-Ki& Moon, Seung-Hyun& Yoon, Yourim& Kim, Yong-Hyuk& Moon, Byung-Ro. 2018. Detecting Anomalies in Meteorological Data Using Support Vector Regression. Advances in Meteorology،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118787
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Min-Ki…[et al.]. Detecting Anomalies in Meteorological Data Using Support Vector Regression. Advances in Meteorology No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118787
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Min-Ki& Moon, Seung-Hyun& Yoon, Yourim& Kim, Yong-Hyuk& Moon, Byung-Ro. Detecting Anomalies in Meteorological Data Using Support Vector Regression. Advances in Meteorology. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118787
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118787
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