摘要
本发明提供了一种基于电力环境的气象数据清洗方法及系统,所述方法包括:获取原始气象数据集;根据所述原始气象数据集中各个数据点的分布状况生成对应的数据分布图像;根据所述数据分布图像判断所述原始气象数据集是否存在异常值,若存在异常值,则使用预设的异常值处理方法处理所述原始气象数据集中的异常值,获得第一气象数据集,其中,所述异常值处理方法为Z‑score比较法、分位数检测法或自编码器法;检测所述第一气象数据集中的缺失值,根据检测结果使用对应的缺失值处理方法处理所述第一气象数据集中的缺失值,获得第二气象数据集;对所述第二气象数据集进行去重复处理,获得已完成数据清洗的气象数据集,提高数据的质量和可靠性。
技术关键词
数据清洗方法
数据清洗系统
数据预测模型
编码器
历史气象数据
数据分布
训练机器学习模型
数据变化趋势
电力
线性插值法
深度学习算法
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