基于相似匹配和分类的生成对抗网络缺失数据填补方法

基于相似匹配和分类的生成对抗网络缺失数据填补方法，其包括数据获取和初步分析、数据初步处理、数据筛选匹配、将数据导入生成对抗网络模型、对数据中的连续型数据和离散型数据进行填补、填补结果分析、若离散型数据填补结果未满足预期，则通过分类模型对填补后的完整数据进行离散型数据预测和离散型数据填补，然后再次进行填补结果分析，直至结果满足预期。本发明通过在不同缺失率下的数据测试，展现了其在各种情况下的稳定性和优越性，有效提升了连续型数据的填补性能，同时结合分类模型，显著提高了离散型数据的填补精度，可有效解决长期实时监测过程中数据缺失问题。