基于灰度模型的电能量异常数据修复研究

• 作者: 冯泽佳 周广山 袁培森 郑宽昀 黄福兴
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电能量 异常数据 灰度模型 数据修复
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 156-163
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921016

摘要

提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法,以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量,以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量,经过一次累加,级比检验,求解预测方程得到预测值,动态地对电能量数据进行迭代预测,最终对预测值进行精度检验,预测的平均相对残差为2.182％,根据结果对原始数据进行修改,从而达到修复电能量异常数据的目的.以某区域实际电能量数据进行模型预测修复,并对结果以及误差进行分析,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁培森	南京农业大学信息科学技术学院	26	73	5.0	8.0
2	郑宽昀		4	3	1.0	1.0
4	黄福兴		1	0	0.0	0.0
8	周广山		1	0	0.0	0.0
14	冯泽佳	南京农业大学信息科学技术学院	2	9	1.0	2.0