【摘 要】
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对于时间序列挖掘过程中的缺失值处理,目前有许多方法。在处理数据变量成一定的相关的数据集时,回归模型不失为较好的插补方法。利用均值插补、一元线性回归、多元线性回归、
【机 构】
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厦门大学信息学院计算机系,兰州大学资源环境学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(A031008)
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对于时间序列挖掘过程中的缺失值处理,目前有许多方法。在处理数据变量成一定的相关的数据集时,回归模型不失为较好的插补方法。利用均值插补、一元线性回归、多元线性回归、迭代回归方法对水文时间序列数据集的缺失数据进行处理,比较不同的皮氏相关系数下各方法的优劣及适用性。文中研究表明当数据集中存在与缺值变量相关度较大的变量时,一元线性回归的插补简单直观,且有较高的精度,结果接近真实;当数据集中不存在与缺值变量显著相关的自变量时,一元线性回归的结果变差,多元线性回归与多元迭代回归具有较好的结果,但多元迭代回归迭代次数难以确定,插补代价较大,多元线性回归为最佳选择;当缺值变量与其他自变量相关系数均较小时,回归插补的结果不理想,此时可考虑其他插补方法。
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