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非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法仿真
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作者 张冲 杜精益 申宝敏 《计算机仿真》 北大核心 2020年第6期443-447,共5页
为了解决传统数据填补方法计算过程繁琐问题,确保数据传输过程中信息的完整性和精确性,提出了非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法。利用遗传算法计算数据矩阵熵值、权重等,识别出非均匀传输下的缺陷大数据,使用深度学习算法分析智能填... 为了解决传统数据填补方法计算过程繁琐问题,确保数据传输过程中信息的完整性和精确性,提出了非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法。利用遗传算法计算数据矩阵熵值、权重等,识别出非均匀传输下的缺陷大数据,使用深度学习算法分析智能填补缺陷数据基本结构及填补流程;针对大数据中各属性不同导致缺陷识别及填补的范围不同,设置填补过程中的取值范围,结合深度学习完成对非均匀传输状态下缺陷大数据特征的提取,基于得到的数据特征、方差及标准化数值,在两层特征智能填补的基础上完成深度智能填补。通过仿真与其它方法相比,验证了所提算法具有更优秀的填补性能,且精度高,可在后续的数据研究工作中被广泛应用。 展开更多
关键词 智能填补 遗传算法 矩阵 深度学习 方差
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基于相关性分析和生成对抗网络的电网缺失数据填补方法 被引量：2
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作者 蔡榕 杨雪 +2 位作者 田江 赵奇 王毅 《电力工程技术》 北大核心 2024年第1期229-237,共9页
城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-... 城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,文中提出一种基于波动互相关分析(fluctuation cross-correlation analysis,FCCA)算法和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA算法提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后,设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行。结果表明,所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。因此,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。 展开更多
关键词 新型电力系统 波动互相关分析(FCCA) 多维特征 生成对抗网络(GAN) 缺失数据 核主成分分析(KPCA) 智能填补
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