【摘 要】
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针对数据处理中常见的缺失数据现象,研究了若干种数据填充方法.分别对拉格朗日插值法、回归分析法、灰色预测法和BP神经网络方法进行了缺失数据计算和算法对比研究.以武汉市2
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针对数据处理中常见的缺失数据现象,研究了若干种数据填充方法.分别对拉格朗日插值法、回归分析法、灰色预测法和BP神经网络方法进行了缺失数据计算和算法对比研究.以武汉市2013年3-4月的PM2.5数据作为实验研究对象,用上述四种方法进行了缺失数据验证及估计.对比计算结果发现,对于此类数据,利用拉格朗日插值法进行缺失数据填充效果优于其他三种方法.
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