[发明专利]基于贝叶斯高斯张量分解模型的用电数据修复方法及系统有效
| 申请号： | 202310884271.7 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116610911B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 王宗耀;屈浏强;许志浩;丁贵立;康兵;张兴旺;单惠敏;范师尧 | 申请（专利权）人： | 南昌工程学院;江西博微新技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/15 | 分类号： | G06F18/15;G06F18/20;G06N3/006;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137 | 代理人： | 吴称生 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明属于数据修复领域，公开了一种基于贝叶斯高斯张量分解模型的用电数据修复方法及系统，收集天气、节假日、星期类型和用电量数据，构建成天气因子、节假日因子和星期因子，根据天气因子、节假日因子和星期因子构建相似度目标函数；使用野马优化算法对相似度目标函数进行寻优，在历史日中查找到与修复日相似度最高的M个相似日；以相似度最高的M个相似日的用电量数据构成三阶张量，将三阶张量输入到贝叶斯高斯张量分解模型中进行数据修复。本发明采用改进的野马优化算法选择相似日，输入贝叶斯高斯张量分解模型中对残缺数据进行修复，提升了修复准确率，以提高数据质量，达到提升预测等行为的精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯高斯 张量 分解 模型 用电 数据 修复 方法 系统 | ||
【主权项】：
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