一种基于PCA和PSO‑ELM的自动气象站实时数据质量控制方法

本发明公开了一种基于PCA和PSO‑ELM的自动气象站实时数据质量控制方法，该方法，首先对被检站一定范围内观测站(邻站)一定历史时间尺度的气温数据进行采集，构成原始采集信号；然后对采集信号进行主成分分析，达到去冗余的目的；最后，通过改进的极限学习机构建气温的重建模型，并据此通过被检时刻邻站的数据得到被检时刻的估计值；最后，根据此估计值与实际观测值比较进行条件修正，完成对该时刻气温的质量控制。该方法在基本质量控制方法的基础上，一方面弥补了目前多站联网质量控制方法中邻站选择的固定性，提高了算法的动态适应性；另一方面改进的极限学习机提高了网络的泛化性能，增加了重建模型的精度。