一种缺失值填充方法的研究  被引量:2

在线阅读下载全文

作  者:韩榕生[1] 刘志红[1] 

机构地区:[1]华北电力大学数理学院,北京昌平102206

出  处:《黑龙江生态工程职业学院学报》2016年第5期30-31,139,共3页Journal of Heilongjiang Vocational Institute of Ecological Engineering

摘  要:随着信息时代的到来,人们在各行各业都面临着海量的数据信息,而缺失数据的存在已成为人们对数据处理分析的一个重大难题。鉴于此,基于自联想神经网络方法,采用逆非线性主成分分析预测模型对宿州市天然气用量的原始数据构建缺失值填充模型。为进一步改进逆非线性主成分分析(Inverse Nonlinear principal component analysis model)方法出现的局部极小点和收敛速度慢的问题,采用共轭梯度算法对其进一步优化。

关 键 词:逆非线性主成分分析模型 共轭梯度法 预测模型 

分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象