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公开(公告)号：CN116304916A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310294835.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G01N33/00
Abstract: 本发明公开一种空气质量监测站大气观测缺失数据的反演方法及系统，涉及缺失数据反演技术领域。所述方法包括：以第一观测数据集为输入，第二观测数据集为输出对机器学习模型进行训练和验证得到第二个监测站的最佳机器学习模型；以第二观测数据集为输入，第一观测数据集为输出对机器学习模型进行训练和验证得到第一个监测站的最佳机器学习模型；将第二个监测站在第一目标时间段内的大气观测数据输入第一个监测站的最佳机器学习模型中，得到第一个监测站大气观测缺失数据；将第一个监测站在第二目标时间段内的大气观测数据输入第二个监测站的最佳机器学习模型中得到第二个监测站大气观测缺失数据。本发明可准确地反演大气观测缺失数据。
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