• <menu id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></menu><nav id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></nav>
    <optgroup id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></optgroup>
  • <object id="qseaa"><acronym id="qseaa"></acronym></object><input id="qseaa"></input>
    <menu id="qseaa"></menu>
  • <nav id="qseaa"><u id="qseaa"></u></nav>
  • <object id="qseaa"></object>
  • <input id="qseaa"></input><menu id="qseaa"></menu>
  • <s id="qseaa"></s>
  • <menu id="qseaa"><u id="qseaa"></u></menu>
  • <input id="qseaa"></input>
    ACS880-07C
    關注中國自動化產業發展的先行者!
    隨著會計的發展,追蹤碳足跡
    CAIAC 2025
    2024
    工業智能邊緣計算2024年會
    2023年工業安全大會
    OICT公益講堂
    當前位置:首頁 >> 案例 >> 案例首頁

    案例頻道

    基于相關因子的工業過程數據缺失值填補研究
    文章分析了煤化工企業過程數據的特性,以及不同方法對過程數據缺失填補的優劣性,提出了一種基于相關性因子的工業缺失數據填補方法。

    ★ 徐瑞東(浙江正泰中自控制工程有限公司,浙江 杭州 310018)

    ★ 侯志鵬(杭州電子科技大學,浙江 杭州 310018)

    摘要:文章分析了煤化工企業過程數據的特性,以及不同方法對過程數據缺失填補的優劣性,提出了一種基于相關性因子的工業缺失數據填補方法。通過引入相關因子,對傳統的時間序列法進行改進,提高了對工業缺失數據估計的準確性。實驗結果驗證了論文方法的有效性。

    關鍵詞:相關因子;缺失數據;時間序列法

    在線預覽:基于相關因子的工業過程數據缺失值填補研究.pdf

    摘自《自動化博覽》2021年12月刊

    熱點新聞

    推薦產品

    x
    • 在線反饋
    1.我有以下需求:



    2.詳細的需求:
    姓名:
    單位:
    電話:
    郵件:
  • <menu id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></menu><nav id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></nav>
    <optgroup id="qseaa"><tt id="qseaa"></tt></optgroup>
  • <object id="qseaa"><acronym id="qseaa"></acronym></object><input id="qseaa"></input>
    <menu id="qseaa"></menu>
  • <nav id="qseaa"><u id="qseaa"></u></nav>
  • <object id="qseaa"></object>
  • <input id="qseaa"></input><menu id="qseaa"></menu>
  • <s id="qseaa"></s>
  • <menu id="qseaa"><u id="qseaa"></u></menu>
  • <input id="qseaa"></input>
    啊灬啊灬啊灬快灬深用力试看