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公开(公告)号：CN113554106B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110856338.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向电力缺失数据的协同补全方法，通过采集电力数据，并对采集到的数据进行分析，统计电力数据的缺失情况；采用自相分析的方法分析数据列自身的前后关系，挖掘数据列自身的隐式关系，为电力数据的属性列选择合适步长的历史样本，作为待插补电力数据的历史样本；采用互相关分析的方法分析不同数据列之间的相关关系，挖掘不同数据列的隐式关系，为电力数据的属性列筛选出相关系数大于0.5的数据列，并将其作为待插补电力数据的关系数据；建立补全模型HR‑LSTM并对模型进行训练，将采集到有缺失的电力数据输入训练好的补全模型HR‑LSTM中，即可得到补全了缺失值的电力数据。该方法数据补全效果好，效率高。
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公开(公告)号：CN113554106A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110856338.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向电力缺失数据的协同补全方法，通过采集电力数据，并对采集到的数据进行分析，统计电力数据的缺失情况；采用自相分析的方法分析数据列自身的前后关系，挖掘数据列自身的隐式关系，为电力数据的属性列选择合适步长的历史样本，作为待插补电力数据的历史样本；采用互相关分析的方法分析不同数据列之间的相关关系，挖掘不同数据列的隐式关系，为电力数据的属性列筛选出相关系数大于0.5的数据列，并将其作为待插补电力数据的关系数据；建立补全模型HR‑LSTM并对模型进行训练，将采集到有缺失的电力数据输入训练好的补全模型HR‑LSTM中，即可得到补全了缺失值的电力数据。该方法数据补全效果好，效率高。
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公开(公告)号：CN113554105B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110856334.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的物联网缺失数据补全方法，通过收集物联网传感器的时序数据，得到传感器的历史数据，对离线的传感器的历史数据进行统计分析，分析传感器数据的缺失情况；数据空间关系感知：采用标准化互信息的方法挖掘收集到的传感器的历史数据之间的关系，计算任意两个传感器历史数据之间的相关系数，并选择相关系数大于0.5的数据作为待补全传感器的空间关系数据；构建并训练关系感知LSTM模型；将采集到的不完整的传感器数据输入训练好的Ra‑LSTM模型中进行数据补全，得到完整的数据集。该方法既利用传感器自身的历史时序数据又利用传感器之间的空间关系数据；补全融合的方法，补全结果更准确；在多个传感器数据同时缺失的条件下同样适用。
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公开(公告)号：CN113554105A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110856334.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的物联网缺失数据补全方法，通过收集物联网传感器的时序数据，得到传感器的历史数据，对离线的传感器的历史数据进行统计分析，分析传感器数据的缺失情况；数据空间关系感知：采用标准化互信息的方法挖掘收集到的传感器的历史数据之间的关系，计算任意两个传感器历史数据之间的相关系数，并选择相关系数大于0.5的数据作为待补全传感器的空间关系数据；构建并训练关系感知LSTM模型；将采集到的不完整的传感器数据输入训练好的Ra‑LSTM模型中进行数据补全，得到完整的数据集。该方法既利用传感器自身的历史时序数据又利用传感器之间的空间关系数据；补全融合的方法，补全结果更准确；在多个传感器数据同时缺失的条件下同样适用。
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