李飞，卢勇夺，林波，陈哲，刘思晗，徐腾

（国家海洋环境预报中心，北京100081）



初探支持向量机算法在海洋站观测数据质量控制中的应用

李飞，卢勇夺，林波，陈哲，刘思晗，徐腾

（国家海洋环境预报中心，北京100081）

摘要：为了有效提高海洋观测数据的质量，初步探索引入了一种统计学习算法——支持向量域描述（SVDD）用于海洋站多要素数据质量控制，建立了一套基于SVDD的多要素数据质控方法。该方法拥有惩罚系数C、RBF核参数、质控调节因子ΔR等多个参数，利用历史样本观测数据训练构建质量控制模型，通过该模型实现海洋观测数据质量控制。本文利用真实观测数据对该方法进行了分析检验，验证了该方法能够有效分析数据质量、发现可疑数据，对提高海洋观测资料的可靠性、科学性具有一定借鉴价值。

关键词：质量控制；SVM；SVDD；海洋数据；多要素检验

1　引言

海洋观测数据是人们认识、开发与利用海洋的重要基础。海洋环境监测站，简称海洋站，其海洋观测设施能够对海温、盐度、潮位及波浪要素等进行综合观测。海洋观测数据是制作海洋预报、警报和研究海洋变化的基础资料，其质量状况直接影响着海洋预报、警报和海洋变化研究的准确性。由于海洋站观测仪器所处恶劣环境的影响以及仪器本身的不稳定性等因素，某些观测值难免存在错误或多种观测值出现原理上的矛盾，所表征的海洋状况与实际海洋状况出现一定的偏差。为了减少这些情况的出现，数据质量控制是必不可少的，其重要性也是众所周知。……