天气监测中的质量控制与动态线性模型
摘要：农业决策经常基于天气。随着现成的气象站的可用性和可负担性的增加，农民能够获取本地化的天气信息。然而，由于传感器和安装质量存在不确定性，农民有可能基于错误的数据做出糟糕的决策。我们提出了一种自动的方法来对气象传感器进行质量控制。我们的方法使用时间序列建模和贝叶斯原理进行数据融合，以提供带有不确定性量化的预测。这些预测和不确定性被用来估计传感器观测的有效性。我们在温度、风力和湿度数据上进行测试，达到了80\%以上的错误命中率和低于11\%的虚假否定率。
作者：Joel Janek Dabrowski, Ashfaqur Rahman, Ming Li, Quanxi Shao, Shuvo Bakar, Andrea Powell, Brent Henderson
论文ID：2211.04528
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-03-06