基于改进NRBO和改进TRF的数据缺失值填补方法

本发明涉及数据填补技术领域，尤其涉及基于改进NRBO和改进TRF的数据缺失值填补方法，包括采集交通流数据并进行时序化，获取缺失数据掩码矩阵，并进行融合得到第一融合特征；将第一融合特征进行初始化并与位置编码进行相加操作，再输入填补模块；填补模块的输出值经过线性层得到第一预测值；将第一预测值和掩码矩阵进行融合，并与位置编码进行相加操作后输入重构模块，重构模块的经过两个线性层后得到第二预测值；利用权重函数对第一预测值和第二预测值进行加权输出第三预测值；将第三预测值、缺失数据掩码矩阵和第一融合特征进行融合，输出最终的填补值。本发明解决现有填补方法需要构建训练集，模型兼容性差的问题。