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[2019年IEEE亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 中国澳门(2019.12.1-2019.12.4)] 2019 IEEE PES亚太电力与能源工程会议(APPEEC) - 一种平抑光伏系统输出波动的自适应斜率控制方法

DOI:10.1109/appeec45492.2019.8994617 出版年份:2019 更新时间:2025-09-16 10:30:52
摘要: 在实际应用中,时间序列集合中的数据缺失现象频繁发生,这已成为精准数据分析的主要威胁。然而现有方法大多要么难以实施,要么对大规模协同演化时间序列的缺失值预测效率低下。此外,还需妥善处理时间序列的演化特性以适应其时间特征。更重要的是,许多领域产生的数据量正以前所未有的规模增长。本文通过采用时间动态矩阵分解技术,直面协同演化时间序列中缺失数据预测的挑战。首先,我们的方法经过优化设计,能充分利用各时间序列的内部模式与多源时间序列信息来构建初始模型,在此基础上引入混合正则化项约束矩阵分解的目标函数。随后提出时间动态矩阵分解方法,有效更新已训练的初始模型。该动态矩阵分解过程同时采用批量更新与微调策略,构建出高效实用的模型?;谡媸凳菁秃铣墒菁拇罅渴笛楸砻鳎岱椒芟灾嵘笔菰げ庑阅堋词谷笔蚀锏?0%时仍保持较低预测误差。动态性能测试显示该方法兼具良好效果与效率。此外,我们还论证了如何利用Apache Spark的高处理能力来实现大规模协同演化时间序列的缺失数据预测。
作者: Weiwei Shi,Yongxin Zhu,Philip S. Yu,Tian Huang,Chang Wang,Yishu Mao,Yufeng Chen
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研究概述 实验方案 设备清单

研究时间动态矩阵分解技术在预测大规模协同演化时间序列中缺失值方面的有效性。

所提出的时间动态矩阵分解方法能有效预测大规模协同演化时间序列中的缺失值,与传统方法相比,即使在较高缺失率下也展现出更优越的性能和效率。这些方法在并行计算环境下也表现出良好的可扩展性。

所提出的方法旨在处理同质数据集,在未经进一步调整的情况下可能无法直接适用于异质数据集。

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