基于自适应时序图卷积网络的复杂装备状态监测数据缺失值补全方法

本申请公开了一种基于自适应时序图卷积网络的复杂装备状态监测数据缺失值补全方法，涉及工业数据处理技术领域，该方法包括：获取残缺状态监测数据并对其进行预处理，据此生成掩码矩阵，随后将二者输入到训练好的掩码自编码器时序插补模型中，通过自适应图卷积网络层提取残缺状态监测数据的时空特征，同时通过第二双向门控循环单元提取掩码矩阵的时序特征，之后利用将两种特征进行融合，并通过解码器进行解码输出，得到补全后的状态监测数据。本申请上述方案，沿着时间维度利用自适应图卷积网络进行操作，能充分地挖掘数据的时空特征，并利用双向门控循环单元从掩码数据中挖掘时序特征以用于重建出缺失的部分数据，完成缺失值的补全。