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申请/专利权人：国家海洋环境预报中心

摘要：本发明涉及海洋观测数据技术领域，具体涉及一种基于单分类器的风、浪要素数据质量控制方法，包括风、浪要素传感器和浮标，所述浮标和风、浪要素传感器测得风、浪的观测数据，将其与风‑浪作用不变量理论曲线进行比对，通过两者之间的曲线偏离度判断数据的质量。本方法以风‑浪作用不变量理论为基本理论依据，通过单分类器算法由计算机模拟风‑浪作用关系并判断数据的质量，在已验数据的应用中可由数据用户指出异常数据即人工订正，并将人工订正后的数据通过本方法迭代训练获得新的质量控制模型，从而提升质量控制的准确性。

主权项：1.一种基于单分类器的风、浪要素数据质量控制方法，包括风、浪要素传感器和浮标，其特征在于：所述浮标和风、浪要素传感器测得风、浪的观测数据，将其与风-浪作用不变量理论曲线进行比对，通过两者之间的曲线偏离度判断数据的质量，其中，海面风和浪之间通过观测资料表明其存在以下不变性关系： 其中和分别为无因次波高和周期，α为经验系数，具体为0.062；其中g、Hs和U*分别为重力加速度、有效波高和摩擦风速；其中Ts为有效周期；海-气界面过程处于局地平衡态，具备良好的不变性，上述不变性关系为正常风、浪的数据点分布位置，即观测的风、浪数据点应均匀紧密的分布在该理论曲线附近，反之则违背了风-浪不变性关系，可以判定其为异常值，由于我国实际风速观测中少有摩擦风速U*数据，而多为10米高风速U10的数据，且h米高风速Uh与U*呈非线性正相关关系，可写为：U*＝fh·Uh2其中h为风速观测高度，而式2中的正相关关系会因各测点地理因素不同而不同，因此，式1中的α会随着风速观测高度和测点地理情况不同而不同，令α＝gh，即有： 将指定观测点历史风-浪数据对数化、无因次化，在训练阶段，以单分类模型代替理论曲线，设在N维空间中的超球面，半径为R，球心为a，该空间中的样本点为{xi，i＝1,2,…,M}，我们可以得到：xi-axi-aT≤R24由于我们要使超球面的半径最小,因此由4式得到:FR，a＝R25并使其半径最小；引入拉格朗日算子，构建一个拉格朗日函数： 其中的拉格朗日算子αi≥0，对6式进行求偏导,并令其导数为0，可以得到以下条件: 将7、8带入6中可以得到: 至此,我们可以通过二次规划算法得到最优的αi使9式最小，在此种情况下，待验数据点较多时将会对空间区域描述的性能带来较大损失，因此，我们引入松弛因子εi，将4式更改为：xi-axi-aT≤R2+εiεi≥010引入一个常数C作为惩罚系数，可以控制超球面发生误接受与误拒绝的概率： 构建拉格朗日函数： 对其求偏导，并令导数为0，可得： 0≤αi≤C13将13代回12中，可得： 通过二次规划算法得到最优的αi使上式最小,以满足半径最小的目的，从而得到质量控制模型；在质量控制时，将经过对数化、无因次化的待验数据Z以及质控模型通过下式进行检测： 若待验数据满足上式时接受该数据，否则质疑该数据，从而生成已验数据，之后可对已验数据进行人工纠错，并将最后获得的模型更新，利用更新之后的模型对后续待验数据进行质量控制；所述不变性关系的理论基础上通过单分类器算法即可有效判别风、浪要素观测数据中的异常值。

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百度查询： 国家海洋环境预报中心 一种基于单分类器的风、浪要素数据质量控制方法