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电力工业论文_基于GAKNN方法的配电站时间序列
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摘要:文章摘要:配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近
文章摘要:配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理。针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法。首先构建时间序列特征,然后在朴素最近邻(KNN)方法的基础上设置阈值筛选最近邻点,并结合灰色关联系数计算近邻点权重系数,最终依次补全缺失数据。以江苏省某市的电力数据样本进行试验,结果表明与其他方法进行对比,基于GAKNN方法的缺失数据补全方法的结果更好,并且补全后的样本在深度学习预测中具有更低的误差。
文章关键词:配电站数据,时间序列,数据补全,灰色自适应K-最近邻,
论文作者:冯磊 王石刚 梁庆华
作者单位:上海交通大学机械与动力工程学院
论文DOI: 10.16081/j.epae.202108004
论文分类号: TM73
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文章来源:《中国电力教育》 网址: http://www.zgdljyzz.cn/qikandaodu/2021/0818/1759.html
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