【摘 要】
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针对电能量数据缺失值处理技术,提出一种引入时间序列的基于贝叶斯常均值模型的数据增广算法（DA多重插补法）.应用期望最大算法（EM插补算法）计算缺失值的插补值,将得到的插补值作
【基金项目】
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中国南方电网科技项目(GZHKJ00000024)资助
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针对电能量数据缺失值处理技术,提出一种引入时间序列的基于贝叶斯常均值模型的数据增广算法（DA多重插补法）.应用期望最大算法（EM插补算法）计算缺失值的插补值,将得到的插补值作为插补的初始值,然后根据电能量数据随时间变化的特点,构建基于常均值模型的多重插补模型,利用贝叶斯方法预测每个缺失值的多次插补值,综合分析观测误差方差和状态误差方差得到最终插补值,从而得到多个完整数据集合.在不同缺失率的条件下,通过与EM插补结果,以及与基于贝叶斯线性回归的DA多重插补结果相比较,得出改进的插补方法比所预测的误差更低,波
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