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瞬时水流量数据在采集、整理、存储过程中均存在不同程度的数据缺失问题,不但会造成数据分析上的偏差,还会影响后期决策,尤其是连续水流量缺失问题。 国内外关于水流量数据缺失值插补的研究方法很多,然而针对相邻时间存在连续缺失值的插补问题还没有完备的解决方案。 因此,基于瞬时水流量数据集的低秩假设,提出一种基于非凸低秩张量补全模型( A Nonconvex Low-Rank Tensor Completion Model-Truncated Nuclear Norm,LRTC-TNN) 的瞬时水流量缺失值插补方法。 通过乘子交替方向法( Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM) 求解最优的 LRTC-TNN 模型。 利用通用速率参数自动确定张量模态的截断,运用张量补全的策略对连续缺失值进行预测。 将该方法用于某地水厂管道瞬时水流量数据插值实验中并与其它最新的和传统的方法进行对比,取得了非常好的效果。

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《基于 LRTC-TNN 的瞬时水流量数据连续插值方法》

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文件号：058062

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