一种基于LS-KNN的管道漏磁内检测缺失数据插补方法

摘要

本发明提供一种基于LS‑KNN的管道漏磁内检测缺失数据插补方法，涉及故障诊断和人工智能技术领域。包括：对原始数据预处理后作为数据样本；提取样本数据特征；设定K值对模型进行训练，得到满足条件的KNN模型；归一化处理分到每类中的特征样本及其对应的数据集，再用最小二乘法对处理后的数据进行拟合建模；计算拟合结果的损失函数，设定误差阈值，令所有样本的长度相同，得到满足条件的LS拟合模型；将含缺失的数据输入到LS‑KNN回归器中，实现对缺失数据的插补；对插补结果进行反归一化得到最终的插补数据。本方法克服了实际数据的缺失随机性，并克服了训练样本与待插补样本维度不同的问题，同时提高了数据插补精度，对信号噪声具有很强的鲁棒性。