[發明專利]一種厭氧數學建模過程缺失數據的預處理方法

在審

• 申請號: 201410570879.3
• 申請日: 2014-10-23
• 公開（公告）號: CN104318101A
• 公開（公告）日: 2015-01-28
• 發明（設計）人: 李兵;程言君;鄭曉偉;肖佳旭;廖曉霞;吳鎮佳
• 申請（專利權）人: 輕工業環境保護研究所
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種厭氧數學建模過程缺失數據的預處理方法，其特征在于，對厭氧消化過程建模前的原始數據提出數據分組處理算法，并用拉格朗日插值法對缺失值進行插補。

2.根據權利要求1所述的厭氧建模過程中缺失數據的預處理方法，其特征在于，首先從原始數據集中確定因變量和自變量，然后取缺失值前后5個數據(若前后不滿5個數據，則將僅有的數據組成一組)，剔除掉缺損值后的10個數據組成一組，將剩下的數據依次排序，并建立拉格朗日多項式插值模型，對全部缺失數據依次進行插補，直到缺失值不存在。

3.根據權利要求1所述的厭氧建模過程缺失數據的預處理方法，包括以下步驟：

(1)導入兩組相關屬性數據并確定自變量和因變量：

X_n＝{x₀，x₁，…，x_i，……，x_n}

Y_n＝{y₀，y₁，…，y_i，……，y_n}

提取缺失值{x_i，y_i}前后5個數據組為一組：

X_n-1＝{x_i-5，x_i-4，x_i-3，x_i-2，x_i-1，x_i，x_i+1，x_i+2，x_i+3，x_i+4，x_i+5}

Y_n-1＝{y_i-5，y_i-4，y_i-3，y_i-2，y_i-1，y_i，y_i+1，y_i+2，y_i+3，y_i+4，y_i+5}

(2)將缺失值{x_i，y_i}去掉，剩下數據為：

X_n-1＝{x_i-5，x_i-4，x_i-3，x_i-2，x_i-1，x_i+1，x_i+2，x_i+3，x_i+4，x_i+5}

Y_n-1＝{y_i-5，y_i-4，y_i-3，y_i-2，y_i-1，y_i+1，y_i+2，y_i+3，y_i+4，y_i+5}

將上述兩組數據重新依次排序：

X_n-1＝{x_0，i-5，x_1，i-4，…，x_4，i-1，x_5，i+1…，x_9，i+5}

Y_n-1＝{y_0，i-5，y_1，i-4，…，y_4，i-1，y_5，i+1…，y_9，i+5}

其中：i＝0，1，2，…，n

注：x_a，b：a為重新排序后序號，b為排序前序號；

同理對于缺失值{x_k，y_k}，{x_k+1，y_k+1}，…{x_k+m，y_k+m}，提取它們的前后5個數據組成一組，再重新依次排序為：

X_n-m-1＝{x_0，k-5，x_1，k-4，…，x_4，k-1，x_5，k+m+1，…，x_9，k+m+5}，

Y_n-m-1＝{y_0，k-5，y_1，k-4，…，y_4，k-1，y_5，k+m+1，…，y_9，k+m+5}，

其中：k，m＝0，1，2，…，n.

記重新排序后的自變量數據列和因變量數據列分別為：X^*，Y^*

(3)建立模型：Ln(x)=Σi=0nli(x)yi]]>

(4)將缺失值x^*代入插值模型，則得到因變量插值

同理依次對各組數據進行插補直到所有組插補完成，然后導出完整數據。

4.根據權利要求1所述的厭氧建模過程中缺失數據的預處理方法，其特征在于，通過Java編程實現對原始數據進行自動分組、建模、插值補數、對缺失值依次插補直到所有組插補完成。利用該算法可以實現大量數據的全自動插補，進行缺失值的高效處理。