[发明专利]一种时序数据缺失值自动填补方法、系统和设备

摘要

本发明提供一种时序数据缺失值自动填补方法、系统和设备，通过随机掩码和神经网络分解的技术，在将时序数据分解为不同模式的叠加的同时，实现了自动提取特征，从而构造了一种更加准确有效的端到端时序数据缺失值填补方法，包括数据准备、模型训练和模型使用三个步骤，数据准备步骤获取原始时序数据进行数据的预处理，根据给定的缺失率构造随机掩码，将新生成的随机掩码和相对应的原始数据作为新的数据集；模型训练步骤利用数据准备步骤生成的新数据集进行模型训练，以构建基于神经网络分解的模型；模型使用步骤针对有缺失值的时序数据构造对应的掩码，使用上述经过训练的模型进行时序数据缺失值的填补。

主权项

1.一种时序数据缺失值自动填补方法，其特征在于，包括：/n数据准备，获取的没有缺失值的原始时序数据以进行数据的预处理，然后根据给定的缺失率构造随机掩码，将新生成的随机掩码和相对应的原始数据作为新的数据集，用来进行模型的训练；/n模型训练，利用数据准备步骤生成的新数据集进行模型训练，以构建基于神经网络分解的模型；/n模型使用，针对有缺失值的时序数据构造对应的掩码，使用上述经过训练的模型，来进行时序数据缺失值的填补。/n