![](/images/graphics-bg.png)
Spatiotemporal Approaches for Quality Control and Error Correction of Atmospheric Data through Machine Learning
المؤلفون المشاركون
Kim, Yong-Hyuk
Kim, Hye-Jin
Park, Sung Min
Choi, Byung Jin
Moon, Seung-Hyun
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose three quality control (QC) techniques using machine learning that depend on the type of input data used for training.
These include QC based on time series of a single weather element, QC based on time series in conjunction with other weather elements, and QC using spatiotemporal characteristics.
We performed machine learning-based QC on each weather element of atmospheric data, such as temperature, acquired from seven types of IoT sensors and applied machine learning algorithms, such as support vector regression, on data with errors to make meaningful estimates from them.
By using the root mean squared error (RMSE), we evaluated the performance of the proposed techniques.
As a result, the QC done in conjunction with other weather elements had 0.14% lower RMSE on average than QC conducted with only a single weather element.
In the case of QC with spatiotemporal characteristic considerations, the QC done via training with AWS data showed performance with 17% lower RMSE than QC done with only raw data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Hye-Jin& Park, Sung Min& Choi, Byung Jin& Moon, Seung-Hyun& Kim, Yong-Hyuk. 2020. Spatiotemporal Approaches for Quality Control and Error Correction of Atmospheric Data through Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138826
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Hye-Jin…[et al.]. Spatiotemporal Approaches for Quality Control and Error Correction of Atmospheric Data through Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138826
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Hye-Jin& Park, Sung Min& Choi, Byung Jin& Moon, Seung-Hyun& Kim, Yong-Hyuk. Spatiotemporal Approaches for Quality Control and Error Correction of Atmospheric Data through Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138826
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138826
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)