基于Transformer的街道停车位数据补全和预测 被引量：2

1

作者 林滨伟 於志勇 +1 位作者 黄昉菀 郭贤伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期165-173,共9页

随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停... 随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停车位的方式,然而这种方式感知的停车位数据在时间上存在高稀疏性问题,传统模型无法直接用于预测。针对此问题,提出了一种基于Transformer的停车位序列补全和预测网络,此网络通过编码器生成缺失停车位序列的记忆,进而解码器以自回归的方式补全停车位序列中缺失的部分,同时预测出未来的停车位信息。实验结果表明,所提方法在两个高缺失的街道停车位数据集上的补全和预测效果都优于传统的机器学习和深度学习方法。 展开更多

关键词 街道停车位 数据补全 时序预测 机器学习 深度学习

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基于扩散Transformer网络的激光雷达数据补全方法

2

作者 李伟松 刘佳 张坤 《光通信技术》 北大核心 2024年第3期52-56,共5页

由于设备故障和环境干扰等因素,激光雷达在数据采集过程中常常存在数据缺失或噪声干扰的问题,这些问题严重影响后续数据的解析和应用。为了解决这一难题,引入了扩散Transformer网络(DT-Net),将DT-Net用作生成器,与自注意单元判别器相结... 由于设备故障和环境干扰等因素,激光雷达在数据采集过程中常常存在数据缺失或噪声干扰的问题,这些问题严重影响后续数据的解析和应用。为了解决这一难题,引入了扩散Transformer网络(DT-Net),将DT-Net用作生成器,与自注意单元判别器相结合。此外,还设计了一种扩散机制用于激光雷达数据补全。实验结果表明:相较于Poin Tr方法,所提出的方法在激光雷达数据补全任务方面取得了显著的改进,平均Chamfer距离(CD)值降低了约1.79%,F-Score值提升了约1.88%。 展开更多

关键词 扩散机制 数据补全 激光雷达 实际应用

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一种基于数据补全的大象流检测方法

3

作者 许艺凡 李宜铮 +3 位作者 王光耀 段靖海 王科翔 陶军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期139-144,共6页

由于在网络测量中存在不可避免的数据损失,网络监测数据通常是不完备的甚至是稀疏的,这使得大象流的精确检测成为一个具有挑战性的问题.本文提出了一种基于数据补全的离线大象流检测方法.为实现对于大象流的精准检测,首先实现了一个基... 由于在网络测量中存在不可避免的数据损失,网络监测数据通常是不完备的甚至是稀疏的,这使得大象流的精确检测成为一个具有挑战性的问题.本文提出了一种基于数据补全的离线大象流检测方法.为实现对于大象流的精准检测,首先实现了一个基于矩阵分解的数据补全算法,将流量数据补全问题转化为一个低秩矩阵奇异值分解问题.其次,在此基础上进行高阶扩展,引申出张量补全模型,利用张量CP分解实现数据补全,将原问题转化为通过最小化张量秩来恢复缺失条目的张量补全问题.最后对上面使用的矩阵补全算法和张量补全算法进行了仿真实验,对比了各算法精准度,评估了超参数,并展示了张量补全算法的时间开销.实验结果证明该方法取得了较好的效果. 展开更多

关键词 大象流检测 数据补全 矩阵分解 张量

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随机森林在运营商大数据补全中的应用 被引量：5

4

作者 王铮 任华 方燕萍 《电信科学》 北大核心 2016年第12期7-12,共6页

电信运营商有大量数据,但是鉴于多种原因,数据的质量不够理想,出现大量数据不完整甚至缺失。对于已有数据的挖掘,必须在数据满足质量要求且达到足够采样比例的前提下开展。依托现有的全国日志留存系统,设计完整数据的模板样库,鉴别不能... 电信运营商有大量数据,但是鉴于多种原因,数据的质量不够理想,出现大量数据不完整甚至缺失。对于已有数据的挖掘,必须在数据满足质量要求且达到足够采样比例的前提下开展。依托现有的全国日志留存系统,设计完整数据的模板样库,鉴别不能满足质量要求的数据,使用随机森林算法,找到最符合的相同或相关数据,补全数据并提升数据质量;用回溯反馈的方法优化并扩充模板样库。在全国日志留存系统中构建数据补全子系统,实现端到端的数据质量保障和提升,补全并改善历史数据甚至实时数据的质量,最终满足数据处理和挖掘的要求,提升运营商数据质量和价值。 展开更多

关键词 大数据 随机森林 机器学习 数据补全

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基于协作过滤的传感器数据补全方法

5

作者 李飞 张斌 +1 位作者 高岩 张鑫龙 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期337-341,共5页

如何对缺失的传感器监测数据进行补全是物联网信息感知过程中的一个关键问题.针对这一问题,提出了一种基于协作过滤的传感器数据补全方法.该方法利用传感器之间的时空相关特性,考虑到同一区域的传感器或同一传感器的不同监测周期中相应... 如何对缺失的传感器监测数据进行补全是物联网信息感知过程中的一个关键问题.针对这一问题,提出了一种基于协作过滤的传感器数据补全方法.该方法利用传感器之间的时空相关特性,考虑到同一区域的传感器或同一传感器的不同监测周期中相应的监测数据具有很大的相似性这一特点,通过对缺失数据的传感器进行分类,分别使用不同的相似评价方法选取相似传感器,以保证估计值的准确性.结果表明,该方法对环境变化幅度较大时段的缺失数据进行估值的效果要优于其他方法. 展开更多

关键词 物联网 传感器 数据缺失 数据补全 协作过滤

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面向电力变压器状态评价的油中溶解气体监测数据补全方法 被引量：20

6

作者 张若愚 齐波 +1 位作者 张鹏 李成榕 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期181-187,共7页

基于马尔可夫理论充分考虑相邻时间点系统在所有状态间的转移特性,提出了一种基于马尔可夫模型的变压器油中溶解气体数据补全方法,将油中溶解气体数据时间序列转化为在不同状态间转移的马尔可夫链,利用正、反向的状态转移矩阵计算得到... 基于马尔可夫理论充分考虑相邻时间点系统在所有状态间的转移特性,提出了一种基于马尔可夫模型的变压器油中溶解气体数据补全方法,将油中溶解气体数据时间序列转化为在不同状态间转移的马尔可夫链,利用正、反向的状态转移矩阵计算得到油中溶解气体数据的补全值。从数据挖掘的角度建立了油中溶解气体数据质量的综合评估体系,从多个角度对数据补全的效果进行评估,并基于D-S证据融合理论融合各个角度的评估结果,得到综合评估结果。利用所提方法对某变压器100组油中溶解气体数据中25组随机缺失值进行补全,结果表明补全后的数据与实际值相似度可以达到99.999%。进一步地,验证其中15组极值点、跃变点处缺失数据补全效果,经过综合评估,补全后的数据与实际值相似度可以达到98.956%。经过验证表明所提方法能够在不改变数据特征的前提下对变压器油中溶解气体的缺失值进行准确的补全,有利于提高变压器状态评估方法的准确性。 展开更多

关键词 电力变压器 状态评价 油中溶解气体 数据补全 马尔可夫过程 综合评估指标

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基于时空多视图BP神经网络的城市空气质量数据补全方法研究 被引量：5

7

作者 张贝娜 冯震华 +3 位作者 张丰 杜震洪 刘仁义 周芹 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期737-744,共8页

针对城市空气质量监测数据缺失的问题,提出一种基于时空多视图BP神经网络的数据补全方法。采用指数移动平均、普通克里金和非凸矩阵完备作为时空多视图特征,结合映射非线性关系的BP神经网络,构建数据补全模型。以北京市36个站点2014年5... 针对城市空气质量监测数据缺失的问题,提出一种基于时空多视图BP神经网络的数据补全方法。采用指数移动平均、普通克里金和非凸矩阵完备作为时空多视图特征,结合映射非线性关系的BP神经网络,构建数据补全模型。以北京市36个站点2014年5月1日至2015年4月30日监测的PM2.5、PM10、NO2、CO、O3和SO26种空气污染物小时浓度为实验数据。实验结果表明,在15%缺失率下,随机缺失补全的平均相对误差为0.102~0.154,时间连续缺失补全的平均相对误差为0.161~0.271,空间连续缺失的补全平均相对误差为0.108~0.155,优于典型的单视图预测方法和多视图线性预测方法。研究成果可为城市空气质量数据补全工作提供方法支持,研究思路可为时空数据挖掘提供参考。 展开更多

关键词 数据补全 时空 多视图 BP神经网络 城市空气质量

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基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法 被引量：12

8

作者 冯磊 王石刚 梁庆华 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期187-192,共6页

配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素K... 配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素K-最近邻(KNN)方法的基础上设置阈值筛选最近邻点,并结合灰色关联系数计算近邻点权重系数,最终依次补全缺失数据。以江苏省某市的电力数据样本进行实验,结果表明与其他方法进行对比,基于GAKNN方法的缺失数据补全方法的结果更好,并且补全后的样本在深度学习预测中具有更低的误差。 展开更多

关键词 配电站数据 时间序列 数据补全 灰色自适应K-最近邻

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基于稀疏表示的电力负荷数据补全 被引量：8

9

作者 李培冠 於志勇 黄昉菀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期128-133,共6页

数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不佳。面对严重数据缺失的挑战,文中提出了一种基于稀疏表示的... 数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不佳。面对严重数据缺失的挑战,文中提出了一种基于稀疏表示的电力负荷缺失数据补全方法。首先以数据随机缺失为前提,将训练数据中假定缺失后的数据与完整的训练数据上下拼接构成训练矩阵;其次,利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)生成一个过完备字典,并根据训练矩阵对其进行学习,旨在通过调优得到一个合适的字典,能对训练矩阵中的样本进行最好的稀疏表示。最后,在测试阶段,先利用学习后字典的上半部分获得测试集缺失数据的稀疏表示,然后利用稀疏表示和学习后字典的下半部分重构出无缺失的完整数据。实验结果表明,使用该方法对电力负荷数据缺失值进行补全,可以获得比传统插值方法、基于相关性的KNN算法、时空压缩感知估计算法以及时序压缩感知预测算法更高的精度。即使数据缺失率高达95%,该方法依然可以有效地补全缺失数据。 展开更多

关键词 电力负荷 缺失数据 稀疏表示 数据补全

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基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术 被引量：5

10

作者 张科鑫 窦晓波 +3 位作者 李炜祺 胡永鸣 俞婧雯 戴睿鹏 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期67-74,共8页

有源配电网由于分布式新能源影响,电压存在越限的风险,但配电网实时量测仅可部分观测,优化问题无法求解。针对这个问题,提出了一种基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术。在仅能获得部分节点实时量测的状态下,采用增强生成对抗网... 有源配电网由于分布式新能源影响,电压存在越限的风险,但配电网实时量测仅可部分观测,优化问题无法求解。针对这个问题,提出了一种基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术。在仅能获得部分节点实时量测的状态下,采用增强生成对抗网络补全算法,得到完整的配电网量测数据。根据补全的实时数据,计及补全误差,设计电压误差修正模型,修正优化电压目标,在电压越限时对配电网电压进行优化,提高电压质量。通过IEEE 33节点算例验证了所提方法相对于生成对抗网络在部分实时观测的情况下能够高精度补全缺失量测数据,降低电压波动,提高配电网运行的稳定性。 展开更多

关键词 增强生成对抗网络 非实时观测 数据补全 补全误差修正 电压优化

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基于自监督学习的交通数据补全算法 被引量：3

11

作者 周楚昊 林培群 闫明月 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期101-114,共14页

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一... 区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型(Seq2Seq-Att);然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明:文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。 展开更多

关键词 数据补全 自监督学习 交通流预测 机器学习 高速公路

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基于对抗自编码网络的水利数据补全方法 被引量：3

12

作者 季琳雅 吕鑫 +1 位作者 陶飞飞 曾涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期307-310,共4页

在大规模监测系统中,监测点失效会导致数据缺失,从而影响数据分析结果的准确性。为此,提出一种对抗自编码的水利数据补全方法。利用自编码器构造生成网络,并提取监测点的数据特征,将其与训练好的判别网络进行对抗,最终补全待修复的监测... 在大规模监测系统中,监测点失效会导致数据缺失,从而影响数据分析结果的准确性。为此,提出一种对抗自编码的水利数据补全方法。利用自编码器构造生成网络,并提取监测点的数据特征,将其与训练好的判别网络进行对抗,最终补全待修复的监测数据。实验结果表明,与基于图正则化局部子表示方法相比,该方法具有较高的补全精确度,且均方误差较小,能够有效地重构监测数据。 展开更多

关键词 水利监测数据 数据缺失与补全 对抗自编码网络 对抗正则化 重构误差

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基于交替最小化矩阵补全及滑动平均的配电网时空量测数据补齐方法

13

作者 蒋睿珈 余晓丹 +4 位作者 靳小龙 贾宏杰 亓富军 穆云飞 何博宇 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第8期20-27,共8页

高比例分布式资源接入下新型配电网规模逐渐扩大,产生运行状态多变、量测数据缺失等问题。提出一种基于交替最小化结合滑动平均的矩阵补全方法,以对低量测条件下配电网潮流数据进行分析与补全。基于交替最小化法建立标准矩阵补全模型,... 高比例分布式资源接入下新型配电网规模逐渐扩大,产生运行状态多变、量测数据缺失等问题。提出一种基于交替最小化结合滑动平均的矩阵补全方法,以对低量测条件下配电网潮流数据进行分析与补全。基于交替最小化法建立标准矩阵补全模型,在模型中加入线性潮流约束并形成单个时间断面的完整矩阵补全模型;考虑时间尺度上数据缺失率较高的问题,进一步结合滑动平均法进行数据补全。在IEEE 33节点以及IEEE 118节点系统上进行算例测试,结果表明,所提方法在配电网多种量测数据均严重缺失时有较好的补全结果,无须训练预测模型,即时空量测数据补全效果不受历史量测数据规模及质量的影响,且所提方法简单易操作,执行效率较高。 展开更多

关键词 配电网 状态估计 矩阵补全 滑动平均 交替最小化 数据补全

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基于深度学习的不完整时序数据补全方法综述

14

作者 周立 吴洋洋 苗晓晔 《计算机研究与发展》 2025年第9期2233-2258,共26页

时序数据广泛存在于工业、金融、交通、气象及医疗等领域,具有重要的分析应用价值.然而由于人为或偶发因素导致的缺失,时序数据的完整性经常遭到破坏,进而削弱基于其开展的分析与决策的准确性和可靠性.不完整时序数据通常包含复杂的时... 时序数据广泛存在于工业、金融、交通、气象及医疗等领域,具有重要的分析应用价值.然而由于人为或偶发因素导致的缺失,时序数据的完整性经常遭到破坏,进而削弱基于其开展的分析与决策的准确性和可靠性.不完整时序数据通常包含复杂的时序依赖和变量间关系,为缺失值的有效补全带来较大挑战.深度学习方法具有强大的建模能力,是应对该挑战的有效技术,并日益成为研究热点.故系统综述基于深度学习的不完整时序数据补全方法的研究现状,首先介绍其相关概念和定义,进而对现有方法进行分类,归纳各类代表性方法的核心思想与特点.随后整理常用的开源数据集与评价指标,并设计全面系统的实验方案.实验从缺失场景、缺失率、变量数量、序列长度以及对下游任务的提升效果等多个角度,评估10种主流深度学习方法的补全质量与效率,最终总结实验结果并依据场景推荐合适的补全方法.最后,结合当前研究进展对该领域的未来发展趋势进行展望,并总结全文. 展开更多

关键词 深度学习 大模型 时间序列 不完整数据补全 数据治理

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多元信息融合的岩爆预警缺失数据补全方法研究

15

作者 林涛 牛文静 +1 位作者 何本国 梅诗明 《地质论评》 2025年第S1期401-404,共4页

岩爆是深部地下岩体工程常见的地质灾害,具有突发性强、破坏程度高和机制复杂等特点(汪波等,2018;冯夏庭等,2019)。岩爆监测预警是公认的世界级工程难题(钱七虎,2014)。岩爆风险受地质、应力、开挖和支护等多种因素共同影响,并且发生岩... 岩爆是深部地下岩体工程常见的地质灾害,具有突发性强、破坏程度高和机制复杂等特点(汪波等,2018;冯夏庭等,2019)。岩爆监测预警是公认的世界级工程难题(钱七虎,2014)。岩爆风险受地质、应力、开挖和支护等多种因素共同影响,并且发生岩爆前会产生一系列微震破裂事件(冯夏庭等,2012)。因此,准确、连续获取地质、施工和监测等多元信息,是预测预警岩爆风险的关键。 展开更多

关键词 多元信息 缺失数据补全 岩爆风险预测 数据挖掘 深度学习

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一种基于张量分解的医学数据缺失模态的补全算法 被引量：10

16

作者 刘琚 杜若画 +2 位作者 吴强 何泽鲲 于璐跃 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第1期45-52,共8页

多模态磁共振影像数据采集过程中会出现不同程度的模态数据缺失,现有的补全方法大多只针对随机缺失,无法较好地恢复条状及块状缺失。针对此问题,本文提出了一种基于多向延迟嵌入的平滑张量补全算法分类框架。首先,对缺失数据进行多向延... 多模态磁共振影像数据采集过程中会出现不同程度的模态数据缺失,现有的补全方法大多只针对随机缺失,无法较好地恢复条状及块状缺失。针对此问题,本文提出了一种基于多向延迟嵌入的平滑张量补全算法分类框架。首先,对缺失数据进行多向延迟嵌入操作,得到折叠后的张量;然后通过平滑张量CP分解,得到补全的张量;最后利用多向延迟嵌入的逆向操作,得到补全的数据。该算法在BraTS脑胶质瘤影像数据集上进行了高低级别肿瘤分类实验,并与7种基线模型进行了比较。实验结果表明,本文提出方法的平均分类准确率可达91.31%,与传统补齐算法相比具有较好的准确性。 展开更多

关键词 张量分解 脑肿瘤分类 缺失模态 数据补全

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多视角数据缺失补全 被引量：6

17

作者 杨旭 朱振峰 +1 位作者 徐美香 张幸幸 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期945-956,共12页

随着信息技术的快速发展,现实生活中不断涌现出大量的多视角数据,由此应运而生的多视角学习已成为机器学习领域的研究热点.然而,在数据获取过程中,由于收集的难度、高额成本或设备故障等问题,往往导致收集到的多视角数据出现视角缺失,... 随着信息技术的快速发展,现实生活中不断涌现出大量的多视角数据,由此应运而生的多视角学习已成为机器学习领域的研究热点.然而,在数据获取过程中,由于收集的难度、高额成本或设备故障等问题,往往导致收集到的多视角数据出现视角缺失,这使得一些多视角学习方法无法有效进行.为此,提出一种基于视角相容性的多视角数据缺失补全方法.通过监督的共享子空间学习,获得与每类多视角数据相对应的共享子空间,从而建立视角相容性判别模型.与此同时,基于共享子空间重构误差等同分布的假设,提出了针对视角缺失的多视角数据的共享表征获取方法,实现多视角缺失数据的预补全.在此基础上,进一步通过多元线性回归实现缺失视角的精确补全.此外,还把所提出的视角补全方法拓展到解决含有噪声的多视角数据的降噪问题.在UCI、COIL-20以及人工合成数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 多视角学习 缺失数据补全 共享子空间学习 视角相容性 跨媒体计算

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低压台区缺失数据的张量补全方法 被引量：33

18

作者 赵洪山 寿佩瑶 马利波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第22期7328-7336,共9页

低压配电台区的理论线损计算对配电网降损及改善电能质量至关重要,但由于用户用电数据在采集、传输等环节会出现缺失,从而无法精确计算线损。为获得台区理论线损计算所需的完整数据,该文提出一种基于张量的多用户缺失数据补全模型。首先... 低压配电台区的理论线损计算对配电网降损及改善电能质量至关重要,但由于用户用电数据在采集、传输等环节会出现缺失,从而无法精确计算线损。为获得台区理论线损计算所需的完整数据,该文提出一种基于张量的多用户缺失数据补全模型。首先,对台区缺失数据的特征进行分析,构建该台区的标准化缺失张量。然后,考虑用户数据特性和多用户数据多维内在相关性,利用补全张量的低秩性建立模型,用交替方向乘子法迭代求解该模型。最后,对台区用户数据随机丢失和整天丢失2种情况分别用所提方法进行缺失数据补全。算例结果表明,该方法适用于实际缺失情况,能准确地补全台区缺失数据值。 展开更多

关键词 智能配电网 低压台区 缺失数据补全 张量补全

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数据挖掘和动态神经网络在负荷预测中的研究与应用 被引量：4

19

作者 李晓峰 黄国兴 +1 位作者 高巍巍 丁树春 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期219-222,共4页

中长期负荷变化规律与社会经济指标的关系很难用一个准确的数学模型来表达。将数据挖掘技术应用到全社会用电量增长的关联分析中,从2000年以来的社会经济指标中选取多项组成相关因素数据库,对缺失数据进行了补全,使用聚类分析挖掘出与... 中长期负荷变化规律与社会经济指标的关系很难用一个准确的数学模型来表达。将数据挖掘技术应用到全社会用电量增长的关联分析中,从2000年以来的社会经济指标中选取多项组成相关因素数据库,对缺失数据进行了补全,使用聚类分析挖掘出与全社会用电量关系密切的若干指标,并对指标中的失真数据进行修正,构建了更加科学的负荷预测模型。通过时间序列的动态神经网络,对负荷预测模型进行了测试和验证,结果表明该预测模型具有很好的收敛性,效果令人满意。 展开更多

关键词 年度负荷预测 数据挖掘 数据补全 数据修正 NARX神经网络

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一种缺失数据的填补方法 被引量：7

20

作者 张其文 李明 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2006年第2期102-104,共3页

分析了在含有遗失值的数据集上如何进行有效的数据填补,以便更客观地反映数据集中数据所隐含的内在联系.通过采用粗糙集理论的有关思想和方法,用相似关系代替粗糙集理论中的不可分辨关系,提出了基于相似关系的填充算法,提高了遗失数据... 分析了在含有遗失值的数据集上如何进行有效的数据填补,以便更客观地反映数据集中数据所隐含的内在联系.通过采用粗糙集理论的有关思想和方法,用相似关系代替粗糙集理论中的不可分辨关系,提出了基于相似关系的填充算法,提高了遗失数据填补的精确度.数据实验表明了该方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 信息系统 粗糙集 遗失值 数据补全 相似类

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