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基于BP神经网络的气象格点数据无损压缩方法
格点资料 神经网络 无损压缩 预测编码
2009/1/19
格点资料是目前气象数据存储、传输和应用的主要形式,爆炸性增长的资料给数据的存储、传输带来了巨大压力,设计适合格点资料特点的压缩方案越来越重要。大气是一种连续介质,格点资料是反映其动力学及热力学性质的连续物理量的采样和量化,相邻格点间存在很大的相关性。在二维线性预测基础上引入BP神经网络,建立了基于神经网络的二次预测模型,有效剔除气象格点数据的冗余信息,结合熵编码,提出了一种高效无损压缩新方案。该方...
基于统计模型的气象数据无损压缩新方法
气象数据 格点资料 无损压缩 预测编码 Huf fman编码
2007/12/20
对当前广泛使用的气象格点数据结构进行了统计分析,通过分析常用气象要素格点资料相邻格点之间的相关性及计算要素场的符号熵和信息冗余度,认为气象格点数据中存在着明显的信息冗余,具有很高的可压缩性,且相关性越好,可压缩性越高。在此分析基础上建立了气象格点数据的二维线性预测统计模型,剔除冗余信息,并结合Huf fman编码,提出了一种气象格点数据无损压缩新方法。该方法可极大提高气象格点数据的压缩率,且能保证...