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水温を予測するためのモデルのいくつかのコンポーネントを作成しており、一連の入力ファイルがあります (i) 気温。(ii) 放射線 (iii) 雲量 (iv) 風速 (v) 相対湿度。このデータを方程式に渡すには、最初にすべての変数が一貫した時間に測定されるようにする必要があります。入力データの一部は、30 分、60 分、毎日などの分解能で測定でき、欠落しているデータ ポイント。次の値の例を検討してください。

JdayCC = datenum('2011-01-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):60/(60*24):...
    datenum('2011-12-31 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
DatCC = rand(1,length(JdayCC));

JdayAirT = datenum('2011-04-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):30/(60*24):...
    datenum('2011-12-31 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
JdayAirT(200:250) = [];
JdayAirT(400:420) = [];
DatAirT = rand(1,length(JdayAirT));

JdayRH = datenum('2011-02-06 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):3600/(60*24):...
    datenum('2011-12-31 22:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
DatRH = rand(1,length(JdayRH));

JdayWnd = datenum('2011-02-06 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):60/(60*24):...
    datenum('2011-12-31 20:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
JdayAirT(400:420) = [];
DatWnd = rand(1,length(JdayWnd));

JdaySW = datenum('2011-02-07 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):60/(60*24):...
    datenum('2011-12-31 22:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
DatSW = rand(1,length(JdaySW));

これらすべての変数を調べて、すべての変数を平均化できる解像度を決定する関数を書きたいと思います。たとえば、データが

(i) 毎時。(ii) 毎時。(iii) 毎日。(iv) 30分; (v) 毎日

次に、関数はすべての変数を毎日の値に平均化し、すべての変数間の一貫した時間を見つけ、これらを保持して方程式を通過させます。

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1 に答える 1

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diffDatCCは、データ、などの各値の間の (時間) 増分を示しDatAirT、サンプリング時間が何であるかを判断するのに役立ちます (均一サンプリングであると仮定します)。次に、各データで時系列を作成resampleし、同じサンプル時間 (既存のサンプル時間の最小値) ですべてのデータを取得するために使用できます。

于 2013-07-01T08:40:29.380 に答える