[发明专利]一种大数据分析中缺失数据混合多重插值的装置和方法

摘要

本发明公开了一种大数据分析中缺失数据混合多重插值的装置和方法，以深度神经网络为基础模型，结合数据驱动的多阶段、多模型混合缺失数据填补方法，该模型鲁棒性更高，填补结果更准确，可以填补大数据分析中由于各种数据缺失模型而引起的不完整数据，本混合填补模型可控在数据缺失率15%以下，平均填补准确率在89%~99.95%之间。一种大数据分析中缺失数据混合多重插值的装置包括数据预处理模块、模型训练模块和数据填补模块；一种大数据分析中缺失数据混合多重插值的方法包括数据预处理、模型训练和数据填补。

主权项

一种大数据分析中缺失数据混合多重插值的装置，其特征在于，该装置包括以下模块：模型训练模块，根据事先采集得到的训练数据与目标数据建立以训练数据各个属性为输入变量参数，缺失数据的预估为输出的混合多重插值模型；缺失数据插补模块，将训练模块中得到的特征向量输入到缺失数据填充模型中，得到缺失数据预估值，将缺失数据预估值填补到原始数据，得到完整数据。