主要成分分析算法的比较,用于在高维和缩小样本大小的农气数据中进行归算
Valter Cesar de Souza1, Sergio Augusto Rodrigues1, Luís Roberto Almeida Gabriel Filho2
1São Paulo State University (Unesp), School of Agriculture, Botucatu, São Paulo, Brasil.
准确的气象数据对农业至关重要. 这项研究表明,使用NIPALS和EM算法的主要组件分析 (PCA) 有效地归因了缺少的参考蒸发转化 (ETo) 数据,优于简单平均值归因.
科学领域:
- 农业学和气象学
- 水文和环境科学 水文和环境科学
- 数据科学和统计建模数据科学和统计建模
背景情况:
- 高质量的气象数据对于农业学至关重要,特别是对于水资源管理至关重要的参考蒸发透气 (ETO) 估计.
- 时间气象数据集经常缺少测量结果,阻碍了准确的ETO计算和相关的水文研究.
- 主要组件分析 (PCA) 提供多变量方法来处理复杂的时间序列数据集中缺失的数据.
研究的目的:
- 为了评估非线性代部分最小方程 (NIPALS) 和预期最大化 (EM) 算法的性能,与PCA结合,用于归纳缺失的气象数据.
- 为了比较NIPALS-PCA和EM-PCA与不同百分比的缺失ETO数据的简单平均计数 (IM) 的疗效.
- 在巴西圣保罗的一个高维数据集上使用像MAPE和nRMSE这样的统计指标来评估归算准确性.
主要方法:
- 从巴西圣保罗的45个自动气象站 (2011-2021) 获取ETO数据的每日时间序列.
- 模拟了五个缺失数据场景 (10%到50%),通过随机从ETO时间序列中删除数据点.
- 使用NIPALS-PCA,EM-PCA和简单平均值 (IM) 进行数据归算,并重复该过程100次以进行可靠的评估.
主要成果:
- 尼帕尔斯-PCA显示了最低的平均绝对百分比误差 (MAPE) 在10%的缺失数据 (15.4%),而EM-PCA表现最好在50%的缺失数据 (19.1%).
- 尼帕斯-PCA和EM-PCA都表现出良好的归算结果 (10% ≤ nRMSE < 20%),尼帕斯-PCA在较低的缺失数据场景中优越,而EM-PCA在更高的场景中优越.
- 所有经过测试的归算方法 (NIPALS-PCA,EM-PCA,IM) 都被认为是合适的,但基于PCA的方法在估计缺失的ETO时更有希望.
结论:
- 多变量PCA归算方法,特别是NIPALS-PCA和EM-PCA,对于解决气象时间序列中缺少数据的ETO估计是有效和有希望的.
- 在NIPALS-PCA和EM-PCA之间做出选择可能取决于缺失数据的百分比,NIPALS-PCA在较低的百分比中是首选的,EM-PCA在较高的百分比中是首选的.
- 未来的研究应该在不同的气候环境中研究这些归算技术,并探索结合时空数据结构的方法.
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