【摘 要】
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数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772136),福建省中青年教师教育科研项目(JT180045)
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数据缺失在电力负荷数据采集过程中经常发生,对提高算法的预测精确度带来了不利影响。现有的缺失数据补全算法只适用于缺失数据量较少的情况,而对于缺失数据较多的情况表现不佳。面对严重数据缺失的挑战,文中提出了一种基于稀疏表示的电力负荷缺失数据补全方法。首先以数据随机缺失为前提,将训练数据中假定缺失后的数据与完整的训练数据上下拼接构成训练矩阵;其次,利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)生成一个过完备字典,并根据训练矩阵对其进行学习,旨在通过调优得到一个合适的字典,能对训练矩
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