基于曲线相似与低秩矩阵的缺失电量数据补全方法-豆柴文库

基于曲线相似与低秩矩阵的缺失电量数据补全方法.pptx

2024-10-03

20金币

2.2MB

22页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共22页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于曲线相似与低秩矩阵的缺失电量数据补全方法.pptx

基于曲线相似与低秩矩阵的缺失电量数据补全方法目录方法概述曲线相似度计算低秩矩阵恢复缺失电量数据补全方法实现曲线相似度计算过程低秩矩阵恢复过程缺失电量数据补全过程方法优势高效性准确性适用性方法应用实际电量数据补全案例对比其他方法的效果方法的实际应用价值方法局限与改进方向方法局限改进方向THANKYOU

2024-10-03

2.2MB

基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全.docx

基于线性Bregman方法的缺失负荷数据低秩矩阵补全1.引言随着电力行业的快速发展，电网负荷数据在电力系统的运营和管理中扮演着非常重要的角色。然而，由于种种原因（例如，设备故障、通信故障等），负荷数据可能会受到缺失，这会给电力系统的运营和管理带来一定的影响。因此，如何高效地补全缺失的负荷数据已经成为电力系统领域中的研究热点之一。近年来，基于低秩矩阵补全的方法已经成为解决缺失负荷数据问题的主流方法之一。其中，线性Bregman方法得到了广泛的关注和应用。本文旨在详细介绍基于线性Bregman方法的缺失负荷数

2024-10-24

11KB

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法.docx

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法摘要：随着城市交通网络的不断扩张和交通数据的广泛收集，交通量数据的完整性和准确性对于交通管理和规划至关重要。然而，由于各种原因，交通量数据中常常存在缺失值，如传感器故障、数据采集错误或网络中断等。为了填补这些缺失值，本文提出了一种基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法。该方法通过将交通量数据建模为低秩矩阵，并利用梯度下降法优化估计参数，实现对缺失值的准确预测。实验结果表明，该方法在填补交通量数据缺失值方面具

2024-11-01

11KB

基于加权残差和矩阵分解的快速低秩矩阵补全方法.docx

基于加权残差和矩阵分解的快速低秩矩阵补全方法基于加权残差和矩阵分解的快速低秩矩阵补全方法摘要：低秩矩阵补全是矩阵填充领域的重要研究问题之一。在实际应用中，由于收集数据的限制和数据缺失等原因，矩阵中往往存在大量的缺失值。因此，如何准确、快速地填充这些缺失值就成为了研究的重点。本文提出了一种基于加权残差和矩阵分解的快速低秩矩阵补全方法。该方法利用加权残差技术预测缺失值，并结合矩阵分解技术进行优化计算，以提高补全结果的准确性和效率。实验结果表明，该方法在填充缺失值方面具有较好的表现，可为实际应用提供有效的参考。

2024-10-17

11KB

基于非局部自相似性和低秩矩阵逼近的补全算法.pptx

汇报人：目录PARTONE算法背景算法原理算法应用场景算法优缺点PARTTWO非局部自相似性的概念非局部自相似性在图像处理中的应用非局部自相似性在补全算法中的作用非局部自相似性的实现方法PARTTHREE低秩矩阵逼近的概念低秩矩阵逼近在图像处理中的应用低秩矩阵逼近在补全算法中的作用低秩矩阵逼近的实现方法PARTFOUR输入数据预处理基于非局部自相似性的特征提取基于低秩矩阵逼近的补全过程输出补全结果PARTFIVE实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他算法的比较PARTSIX结论总结未来研究方向THANK

2024-10-05

1MB