基于时空相关性的连续缺失值填补算法

• 作者: 张云飞 李鑫 蒋晨阳
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 时空相关性 缺失值 传感器网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 3601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.09.002

摘要

无线传感器网络中的缺失数据对后续的数据分析带来很多不利影响,在数据分析之前,预处理工作必不可少.传感器网络数据在时间和空间方面均存在一定的变化规律,现有的缺失值填补算法往往只从单一角度分析解决问题,为了充分利用时空2个维度的特性,本文提出一种基于时空相关性的缺失值填补方法.该方法运用回归拟合、改进的BP神经网络等方法,对缺失数据进行填补.实验结果表明,该方法可以有效地提升缺失值填补的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鑫	河海大学计算机与信息学院	10	79	5.0	8.0
2	张云飞	河海大学计算机与信息学院	9	34	3.0	5.0
3	蒋晨阳	河海大学计算机与信息学院	1	4	1.0	1.0