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申请/专利权人：黑龙江大学

摘要：基于张量的不完整数据填补方法，涉及数据恢复技术领域，针对现有方法不能准确恢复缺失的电力数据的问题，本申请通过以多维方式捕获空间信息和时间信息，把数据公式化为三阶张量。然后，本申请通过一种张量核化CANDECOMPPARAFACTKCP因子分解方法，对张量数据的缺失值进行标记，提取每个模式下的特征相关性的先验知识，并通过隐式定义的核空间来提取非线性表示，可以在数据不完整的情况下充分捕捉张量数据的多路非线性结构，采用多路非线性特征映射，目的是获得张量积特征空间的对偶结构保持核，进而得到分解后的数据。最后，结合LSTM和ANFIS来恢复电力系统中缺失的数据。本申请技术方案能准确恢复缺失的电力数据。

主权项：1.基于张量的不完整数据填补方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取电力传感器中欧氏距离最大的两个电力传感器，并将欧氏距离最大的两个电力传感器记为和步骤二：将和映射到二维平面中，并将在而且平面中的坐标定义为0,1，在二维平面中的坐标定义为1,0；步骤三：将除和之外的剩余电力传感器，分别与和计算相关性距离，并根据相关性距离，得到剩余电力传感器在二维平面中的坐标；步骤四：将所有电力传感器映射到相关性矩阵O中，具体步骤如下：首先根据电力传感器横坐标的大小，由小到大进行排列，然后根据电力传感器纵坐标的大小，由小到大排列；步骤五：利用时间维度，对相关性矩阵O中每个电力传感器进行时间信息捕获，进而得到三阶张量；步骤六：将三维张量中每个张量样本进行TKCP分解，TKCP分解表示为： 其中，表示分解的目标函数，G表示样本数量，H表示形成希尔伯特空间即假设空间的一组函数，表示正则项，F*表示神经网络，||F*||表示所有权重的绝对值之和，λ表示正则化参数，||·||*表示求取核范数，表示第i个张量样本，表示通过TKCP分解后得到的数据；步骤七：将TKCP分解后的张量样本分别输入LSTM和ANFIS中，得到LSTM输出的缺失值预测结果以及ANFIS输出的缺失值预测结果y″；步骤八：将和y″作差，并取绝对值，得到ε，ε表示为： 步骤九：将ε与阈值θ进行比较，进而得到填补后的数据ytotal，ytotal表示为： 步骤九：重复步骤六至步骤九，直至TKCP分解后的所有张量样本处理完毕，即完成不完整数据填补。

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