[发明专利]基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法在审
| 申请号： | 202210693940.8 | 申请日： | 2022-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN115618706A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 范晔;杨璐;刘宇峰;周洁;德新林;王强;杨学印 | 申请（专利权）人： | 北京强度环境研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/02;G06F119/04 |
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| 地址： | 100076 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法，首先对已观测的退化数据趋势分析建模，然后建立退化数据残差序列的GRNN神经网络模型，并估计缺失数据的残差序列，最后综合数据退化趋势与残差序列的估计结果得出缺失数据的模拟值。本发明的基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法，综合采集趋势分析和广义回归神经网络(GeneralizedRegressionNeuralNetwork，GRNN)对缺失数据进行模拟，对原始数据的离散性、波动性能够较好地还原，同时在逼近能力和学习速度上具有更强的优势，样本数据较少时能达到较好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 退化 趋势 分析 grnn 缺失 数据 模拟 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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