摘要
本发明涉及一种面向工业软测量的缺失数据填充方法,包括确定目标变量的辅助变量,根据辅助变量中现有数据的时间相关性生成第一预测值,利用第一预测值对辅助变量中缺失数据进行填充;以及基于填充后辅助变量与目标变量之间的空间依赖关系,对目标变量进行预测。本申请可利用现有的数据集预测和填补缺失值,确保数据的完整性和准确性的同时保证数据生成速率与精度,同时可满足下游高精度软测量的需求,实现定制化的缺失数据生成任务。
技术关键词
缺失数据填充方法
变量
数据分布
工业
孤立森林算法
跨度
噪声
关系
矩阵
拓扑图
误差
精度
模块
线性
元素
阶段
定义
速率
网络