一种基于深度学习的监测传感器缺失数据恢复方法

本发明公开了一种基于深度学习的监测传感器缺失数据恢复方法，涉及海洋平台健康监测技术领域，包括：采集传感器的应变数据，构建数据集和数据缺失判断策略，对数据集进行预处理并分为短期和长期数据缺失的训练集和测试集；构建基于双向循环神经网络与GRU单元的双分支数据处理模型，输入两种训练集对模型进行训练得到传感器数据恢复模型；输入测试集得到预测的缺失数据，根据预测值与真实值的误差对模型进行评估和优化得到优化后的模型；将传感器数据输入优化后的传感器数据恢复模型，判断缺失数据类型，输出目标传感器的缺失数据；本发明能够自适应地处理长期和短期数据缺失问题，确保在各种数据缺失场景下都能高效、准确地恢复缺失数据。