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摘要
为了提高电力数据质量,提出一种基于次序依赖的电力数据缺失自动修复方法。对电力数据缺失自动修复问题进行描述,给出电力数据缺失值修复工作整体框架。对电力数据次序属性进行分析,依据互信息,按照最大相关准则与最小冗余准则对电力数据次序属性特征进行提取。依据特征提取结果,通过RBF训练得到的神经网络模型建立电力数据的次序依赖关系,从而实现对缺失电力数据的修复。为了验证所提方法的有效性,进行了缺失电力数据修复准确率与加速比两个参数的相关实验,结果表明,所提方法在缺失率较高的情况下仍可保持很高的数据修复准确率,同时和其它方法相比加速比更高。
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单位佛山供电局
