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连续缺失地震数据的高阶流式预测滤波插值方法
1
作者
吴庚
刘财
+2 位作者
刘殿秘
刘洋
郑植升
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1220-1231,共12页
由于观测系统实施以及经济因素的限制,采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的,并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法(例如:多次波压制和波动方程偏移等)都需要空间上规则分布的数据.插值技术...
由于观测系统实施以及经济因素的限制,采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的,并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法(例如:多次波压制和波动方程偏移等)都需要空间上规则分布的数据.插值技术是一种解决地震数据缺失问题的有效手段,但是传统的数据插值方法在进行连续缺失数据重建时往往会出现失效的情况,尤其在处理非平稳地震同相轴时精度不高,并且大多数的方法需要迭代计算,在处理高维大规模数据时效率较低.针对连续缺失地震数据的快速插值问题,本文提出了一种非迭代的时空域高阶流式预测滤波插值方法,通过使用高阶限制条件来提高连续缺失数据的滤波器估计精度,提高局部约束条件的稳定性,改善低阶流式计算由于滤波器系数无法连续更新所造成的插值失效情况.同时,空间非因果滤波器和蛇形插值路径的设计方案可以有效减小大范围连续缺失数据和数据边界对于预测滤波器的计算误差,本方法能够有效处理包括近炮检距缺失情况在内的连续缺失数据插值重建.通过与工业标准傅里叶凸集投影(POCS)方法进行比较,理论模型和实际数据处理结果表明,本文提出的高阶流式预测滤波插值方法对高维连续缺失地震数据有较好的重建效果,在插值精度和计算效率两个方面有更好的平衡性.
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关键词
地震
数据
插值
高阶流式预测滤波
连续缺失数据
空间非因果
蛇形插值路径
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职称材料
含有周期性的时间序列中连续型缺失数据的填补方法
被引量:
3
2
作者
张熙
李济宾
张晋昕
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第3期318-320,324,共4页
目的用模拟研究的方法,对含周期性的时间序列数据中的连续型缺失数据进行填补,比较基于周期信息的时间序列缺失值填补法(简称周期性填补法)和spline插值填补法对连续型缺失数据的填补效果。方法分别应用模拟时间序列数据和实际时间序列...
目的用模拟研究的方法,对含周期性的时间序列数据中的连续型缺失数据进行填补,比较基于周期信息的时间序列缺失值填补法(简称周期性填补法)和spline插值填补法对连续型缺失数据的填补效果。方法分别应用模拟时间序列数据和实际时间序列数据模拟连续型缺失,比较两种方法在不同连续缺失个数下的缺失值填补效果。采用NRMSE和RMSE量化填补的误差。结果除连续型缺失长度为10和平,随着连续缺失个数的增加,周期性填补法的填补误均小于spline插值填补法。周期性填补方法的填补误差在5~30的连续缺失范围内无明显波动,始终保持在一个较低的水平;而spline填补值的误差随着缺失个数的增加明显增高。结论对于含有确切周期性的时间序列,周期性填补方法对连续型缺失数据的填补效果相对于spline填补更好,填补误差稳定,并且不随连续缺失长度的增加而有较大的变化。
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关键词
时间序列
连续
型
缺失
数据
周期性填补
spline填补法
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职称材料
一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
被引量:
3
3
作者
毛莺池
张建华
陈豪
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期61-68,共8页
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造...
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造了神经网络模型融合跨时空和语义视图中的互补异构信息,完成连续性缺失补全。实验表明,该方法补全连续性缺失不但效率高,而且比时空多视图补全在平均绝对误差与平均相对误差上分别降低7%和22%,具备普适性且适用于相关时空连续性缺失序列补全领域。
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关键词
连续
性
缺失
数据
补全
人工神经网络
时空
深度融合
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职称材料
基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测
被引量:
4
4
作者
张壮壮
屈立成
+2 位作者
李翔
张明皓
李昭璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期259-265,共7页
针对数据连续缺失情况下交通流预测精度下降甚至失效的问题,提出了一种时空卷积神经网络预测模型,根据横向分布的时间相关性和纵向分布的空间相关性,构建路网交通数据时空矩阵,引入掩码矩阵标记数据的缺失状况,利用卷积操作提取路网中...
针对数据连续缺失情况下交通流预测精度下降甚至失效的问题,提出了一种时空卷积神经网络预测模型,根据横向分布的时间相关性和纵向分布的空间相关性,构建路网交通数据时空矩阵,引入掩码矩阵标记数据的缺失状况,利用卷积操作提取路网中各检测器之间隐含的非线性关联,建立当前时刻与未来交通状态的映射关系,实现数据缺失情况下的交通流预测。使用公开数据集,在3个时间尺度上的验证结果表明,所提出的模型在平均误差和预测精度两个方面均优于长短期记忆网络、门控循环单元、扩散卷积神经网络和图马尔可夫网络模型,在交通数据随机缺失和连续缺失两种情况下,均表现出了良好的稳定性和健壮性。
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关键词
智能交通系统
交通流预测
深度学习
时空卷积神经网络
连续
数据
缺失
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职称材料
题名
连续缺失地震数据的高阶流式预测滤波插值方法
1
作者
吴庚
刘财
刘殿秘
刘洋
郑植升
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
中国石油吉林油田勘探开发研究院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期1220-1231,共12页
基金
国家自然科学基金项目(41974134,41874125)资助。
文摘
由于观测系统实施以及经济因素的限制,采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的,并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法(例如:多次波压制和波动方程偏移等)都需要空间上规则分布的数据.插值技术是一种解决地震数据缺失问题的有效手段,但是传统的数据插值方法在进行连续缺失数据重建时往往会出现失效的情况,尤其在处理非平稳地震同相轴时精度不高,并且大多数的方法需要迭代计算,在处理高维大规模数据时效率较低.针对连续缺失地震数据的快速插值问题,本文提出了一种非迭代的时空域高阶流式预测滤波插值方法,通过使用高阶限制条件来提高连续缺失数据的滤波器估计精度,提高局部约束条件的稳定性,改善低阶流式计算由于滤波器系数无法连续更新所造成的插值失效情况.同时,空间非因果滤波器和蛇形插值路径的设计方案可以有效减小大范围连续缺失数据和数据边界对于预测滤波器的计算误差,本方法能够有效处理包括近炮检距缺失情况在内的连续缺失数据插值重建.通过与工业标准傅里叶凸集投影(POCS)方法进行比较,理论模型和实际数据处理结果表明,本文提出的高阶流式预测滤波插值方法对高维连续缺失地震数据有较好的重建效果,在插值精度和计算效率两个方面有更好的平衡性.
关键词
地震
数据
插值
高阶流式预测滤波
连续缺失数据
空间非因果
蛇形插值路径
Keywords
Seismic data interpolation
Streaming prediction filter
Continuously missing data
Spatially noncausal
Snaky interpolation path
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
含有周期性的时间序列中连续型缺失数据的填补方法
被引量:
3
2
作者
张熙
李济宾
张晋昕
机构
中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系
复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012年第3期318-320,324,共4页
基金
2008年国家自然科学基金资助(30872182)
文摘
目的用模拟研究的方法,对含周期性的时间序列数据中的连续型缺失数据进行填补,比较基于周期信息的时间序列缺失值填补法(简称周期性填补法)和spline插值填补法对连续型缺失数据的填补效果。方法分别应用模拟时间序列数据和实际时间序列数据模拟连续型缺失,比较两种方法在不同连续缺失个数下的缺失值填补效果。采用NRMSE和RMSE量化填补的误差。结果除连续型缺失长度为10和平,随着连续缺失个数的增加,周期性填补法的填补误均小于spline插值填补法。周期性填补方法的填补误差在5~30的连续缺失范围内无明显波动,始终保持在一个较低的水平;而spline填补值的误差随着缺失个数的增加明显增高。结论对于含有确切周期性的时间序列,周期性填补方法对连续型缺失数据的填补效果相对于spline填补更好,填补误差稳定,并且不随连续缺失长度的增加而有较大的变化。
关键词
时间序列
连续
型
缺失
数据
周期性填补
spline填补法
Keywords
Time series
Continuously missing value
Imputation method based periodicity
spline method
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
被引量:
3
3
作者
毛莺池
张建华
陈豪
机构
河海大学计算机与信息学院
河海大学水利水电学院
华能澜沧江水电股份有限公司
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期61-68,共8页
基金
"十三五"国家重点研发计划(2018YFC0407105
2018YFC0407905
+3 种基金
2016YFC0400910)
华能集团重点研发课题(HNKJ17-21)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017B16814
2017B20914)
文摘
针对现有连续性缺失补全方法的不足,建立了一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法。该方法采用反转距离加权插值、双向简单指数平滑、用户协同过滤、能量扩散协同过滤及文本嵌套的方法,分别得到时空和语义缺失数据补全中间结果;构造了神经网络模型融合跨时空和语义视图中的互补异构信息,完成连续性缺失补全。实验表明,该方法补全连续性缺失不但效率高,而且比时空多视图补全在平均绝对误差与平均相对误差上分别降低7%和22%,具备普适性且适用于相关时空连续性缺失序列补全领域。
关键词
连续
性
缺失
数据
补全
人工神经网络
时空
深度融合
Keywords
successive missing completion
artificial neural network
spatial and temporal
deep integration
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测
被引量:
4
4
作者
张壮壮
屈立成
李翔
张明皓
李昭璐
机构
长安大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期259-265,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0108300)
国家自然科学基金(62001058)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-258)
长安大学2021年研究生科研创新实践项目(300103714043)。
文摘
针对数据连续缺失情况下交通流预测精度下降甚至失效的问题,提出了一种时空卷积神经网络预测模型,根据横向分布的时间相关性和纵向分布的空间相关性,构建路网交通数据时空矩阵,引入掩码矩阵标记数据的缺失状况,利用卷积操作提取路网中各检测器之间隐含的非线性关联,建立当前时刻与未来交通状态的映射关系,实现数据缺失情况下的交通流预测。使用公开数据集,在3个时间尺度上的验证结果表明,所提出的模型在平均误差和预测精度两个方面均优于长短期记忆网络、门控循环单元、扩散卷积神经网络和图马尔可夫网络模型,在交通数据随机缺失和连续缺失两种情况下,均表现出了良好的稳定性和健壮性。
关键词
智能交通系统
交通流预测
深度学习
时空卷积神经网络
连续
数据
缺失
Keywords
intelligent transportation system
traffic flow forecasting
deep learning
spatial-temporal convolutional neural network
continuous data missing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续缺失地震数据的高阶流式预测滤波插值方法
吴庚
刘财
刘殿秘
刘洋
郑植升
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
含有周期性的时间序列中连续型缺失数据的填补方法
张熙
李济宾
张晋昕
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2012
3
下载PDF
职称材料
3
一种多视图深度融合的连续性缺失补全方法
毛莺池
张建华
陈豪
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
4
基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测
张壮壮
屈立成
李翔
张明皓
李昭璐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
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