[發明專利]時間數據序列的缺失數據插值方法和裝置

有效

• 申請號: 201811072660.5
• 申請日: 2018-09-14
• 公開（公告）號: CN109359104B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 江穎;鐘山;沈超;張馨;黃廣山
• 申請（專利權）人: 廣州帷策智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 馮右明

1.一種時間數據序列的缺失數據插值方法，其特征在于，包括步驟：

獲取對第一時間數據序列的缺失數據進行插值后得到的第二時間數據序列；其中，時間數據序列是指同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數據序列；

將所述第二時間數據序列進行數據分解,得到所述第二時間數據序列的趨勢部分數據和周期性部分數據；具體包括：采用加法模型對所述第二時間數據序列進行周期性分解，得到所述第二時間數據序列的趨勢部分數據序列和周期性部分數據序列；從所述第二時間序列的趨勢部分數據序列中提取所述第一時間序列的趨勢部分數據；從所述周期性部分數據序列中提取所述周期性部分數據；其中，所述第二時間數據序列的趨勢部分數據攜帶所述第一時間數據序列的趨勢部分數據；

根據所述周期性部分數據判斷所述第二時間數據序列是否具有周期性；

若是，則根據所述第一時間數據序列的趨勢部分數據，通過三次樣條插值法對所述第一時間數據序列的趨勢部分數據的缺失數據進行插值。

2.根據權利要求1所述的時間數據序列的缺失數據插值方法，其特征在于，在所述獲取對第一時間數據序列的缺失數據進行插值后得到的第二時間數據序列的步驟之前，還包括：

檢測所述第一時間數據序列中的缺失數據；

通過三次樣條插值法對所述第一時間數據序列中的所述缺失數據進行插值。

3.根據權利要求1所述的時間數據序列的缺失數據插值方法，其特征在于，所述時間數據序列的構成要素包括長期趨勢部分、季節變動部分、循環變動部分和不規則變動部分。

4.根據權利要求1所述的時間數據序列的缺失數據插值方法，其特征在于，所述根據所述周期性部分數據判斷所述第二時間數據序列是否具有周期性的步驟包括：

根據所述周期性部分數據獲取與該周期性部分數據相匹配的圖像；

根據所述圖像判斷所述周期性部分數據是否呈現周期性波動；

若是，則判斷所述第二時間數據序列具有周期性。

5.根據權利要求4所述的時間數據序列的缺失數據插值方法，其特征在于，所述根據所述周期性部分數據獲取與該周期性部分數據相匹配的圖像，包括：

通過plot函數畫出所述周期性部分數據的圖像。

6.一種時間數據序列的填補數據獲取方法，其特征在于，包括步驟：

根據如權利要求1至5任一項所述的時間數據序列的缺失數據插值方法對第一時間數據序列進行插值，并獲取所述第一時間數據序列的趨勢部分數據的填補數據；

從所述第二時間數據序列的周期性部分數據中提取所述第一時間數據序列的周期性部分的填補數據；

獲取所述第二時間數據序列的殘差部分數據，并從所述殘差部分數據中提取所述第一時間數據序列的殘差部分的填補數據；

將所述第一時間數據序列的趨勢部分數據的填補數據、周期性部分的填補數據和殘差部分的填補數據相加得到所述第一時間數據序列的填補數據。

7.一種時間數據序列的缺失數據插值裝置，其特征在于，包括：

序列獲取模塊，用于獲取對第一時間數據序列的缺失數據進行插值后得到的第二時間數據序列；其中，時間數據序列是指同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數據序列；

序列分別模塊，用于將所述第二時間數據序列進行數據分解,得到所述第二時間數據序列的趨勢部分數據和周期性部分數據；具體包括：采用加法模型對所述第二時間數據序列進行周期性分解，得到所述第二時間數據序列的趨勢部分數據序列和周期性部分數據序列；從所述第二時間序列的趨勢部分數據序列中提取所述第一時間序列的趨勢部分數據；從所述周期性部分數據序列中提取所述周期性部分數據；其中，所述第二時間數據序列的趨勢部分數據攜帶所述第一時間數據序列的趨勢部分數據；

周期性判斷模塊，用于根據所述周期性部分數據判斷所述第二時間數據序列是否具有周期性；

數據插值模塊，用于當所述第二時間數據序列具有周期性時，根據所述第一時間數據序列的趨勢部分數據，通過三次樣條插值法對所述第一時間數據序列的趨勢部分數據的缺失數據進行插值。