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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机在水文缺失数据的KNN插补方法，包括如下步骤：步骤一：数据预处理，对不含缺失数据的自变量和因变量利用支持向量机作为模型初始变量构造模型分析；加入含缺失值的自变量判别其属于哪一类别；步骤二：KNN算法插值补充数据，经过处理的数据集根据K近邻插补方法填充数据；本发明采用支持向量机细分类别，然后利用K近邻插补法填充数据，通过样本之间的相关性找出含缺失数据的样本符合的类别，提高了插补精度，为水文模拟模型提供更准确的降雨数据。
主权项：1.一种基于支持向量机在水文缺失数据的KNN插补方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：数据预处理，对不含缺失数据的自变量和因变量利用支持向量机作为模型初始变量构造模型分析；步骤二：KNN算法插值补充数据，经过处理的数据集根据K近邻插补方法填充数据；步骤三：数据有效性验证，对于填充后的“完整”数据分步重复以上三个步骤，原始降雨数据集与经过KNN算法补充的数据集需要进行数据有效性统计差异性的检查以保证数据的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于支持向量机在水文缺失数据的KNN插补方法
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