[发明专利]一种高比例缺失数据填补方法及相关装置在审
申请号: | 202110970618.0 | 申请日: | 2021-08-23 |
公开(公告)号: | CN113672871A | 公开(公告)日: | 2021-11-19 |
发明(设计)人: | 侯祖锋;徐春华;冯铭倩;赵瑞锋;林敏洪;丘冠新;曹安瑛 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 彭东威 |
地址: | 510600 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 比例 缺失 数据 填补 方法 相关 装置 | ||
1.一种高比例缺失数据填补方法,其特征在于,包括:
计算预处理操作后的目标缺失数据的缺失率,所述预处理操作包括归一化处理和缺失位标记操作;
根据所述缺失率在预置误差列表中查找目标评价指标对应的最优缺失数据填补方法,所述预置误差列表中不同梯级的历史缺失率、所述目标评价指标和所述最优缺失数据填补方法之间存在一一对应关系;
根据所述最优缺失数据填补方法生成目标填补数据,并采用所述目标填补数据填补所述目标缺失数据。
2.根据权利要求1所述的高比例缺失数据填补方法,其特征在于,所述预置误差列表的构建过程为:
通过在无缺失历史数据中添加预置扰动得到历史缺失数据集,所述历史缺失数据集包括多个历史缺失数据片段;
在对所述历史缺失数据片段作所述预处理操作后,通过预置窗口在所述历史缺失数据片段中提取目标历史缺失数据;
计算所述目标历史缺失数据的历史缺失率,并将所述历史缺失率进行升序式梯级划分;
计算不同的缺失数据填补方法在不同梯级的历史缺失率和不同评价指标下对应的误差值,得到预置误差列表,所述预置误差列表中每个梯级的历史缺失率对应的每个评价指标均存在一个误差值最小的最优缺失数据填补方法。
3.根据权利要求2所述的高比例缺失数据填补方法,其特征在于,所述根据所述最优缺失数据填补方法生成目标填补数据,并采用所述目标填补数据填补所述目标缺失数据,还包括:
计算所述目标填补数据在所述目标评价指标下的当前误差值;
若所述当前误差值超过所述最优缺失数据填补方法对应的误差值,则更新所述预置误差列表。
4.根据权利要求3所述的高比例缺失数据填补方法,其特征在于,所述若所述当前误差值超过所述最优缺失数据填补方法对应的误差值,则更新所述预置误差列表,还包括:
若所述预置误差列表的时限超过预设时间,则更新所述预置误差列表。
5.一种高比例缺失数据填补装置,其特征在于,包括:
缺失计算模块,用于计算预处理操作后的目标缺失数据的缺失率,所述预处理操作包括归一化处理和缺失位标记操作;
列表查询模块,用于根据所述缺失率在预置误差列表中查找目标评价指标对应的最优缺失数据填补方法,所述预置误差列表中不同梯级的历史缺失率、所述目标评价指标和所述最优缺失数据填补方法之间存在一一对应关系;
缺失填补模块,用于根据所述最优缺失数据填补方法生成目标填补数据,并采用所述目标填补数据填补所述目标缺失数据。
6.根据权利要求5所述的高比例缺失数据填补装置,其特征在于,所述预置误差列表的构建过程为:
通过在无缺失历史数据中添加预置扰动得到历史缺失数据集,所述历史缺失数据集包括多个历史缺失数据片段;
在对所述历史缺失数据片段作所述预处理操作后,通过预置窗口在所述历史缺失数据片段中提取目标历史缺失数据;
计算所述目标历史缺失数据的历史缺失率,并将所述历史缺失率进行升序式梯级划分;
计算不同的缺失数据填补方法在不同梯级的历史缺失率和不同评价指标下对应的误差值,得到预置误差列表,所述预置误差列表中每个梯级的历史缺失率对应的每个评价指标均存在一个误差值最小的最优缺失数据填补方法。
7.根据权利要求6所述的高比例缺失数据填补装置,其特征在于,还包括:
计算模块,用于计算所述目标填补数据在所述目标评价指标下的当前误差值;
第一更新模块,用于若所述当前误差值超过所述最优缺失数据填补方法对应的误差值,则更新所述预置误差列表。
8.根据权利要求7所述的高比例缺失数据填补装置,其特征在于,还包括:
第二更新模块,用于若所述预置误差列表的时限超过预设时间,则更新所述预置误差列表。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局,未经广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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