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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于随机森林网络的卫星电源系统缺失数据补全方法，属于航天器遥测数据处理技术领域，本发明为解决现有卫星在轨数据补全技术存在的问题。本发明方法包括以下步骤：S1、采集卫星电源系统的遥测数据并进行预处理；S2、预处理后全部遥测数据按日期保存为多个.csv文件，各.csv文件数据维度为L×M；S3、利用PCA算法从全部.csv文件中筛选出待补全遥测数据相关特征列N；S4、将步骤S3筛选出来的待补全遥测数据相关特征列N输入至训练好的神经随机森林NRF模型中，获取缺失段数据；S5、将神经随机森林NRF模型输出的缺失段数据与原始数据拼接在一起，获取完整遥测时序数据，完成缺失数据补全。
主权项：1.基于随机森林网络的卫星电源系统缺失数据补全方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采集卫星电源系统的遥测数据并进行预处理，所述遥测数据由m类传感器采集并构建为M维时序数据M＝{m1,m2,...,mm}；S2、预处理后全部遥测数据按日期保存为多个.csv文件，各.csv文件数据维度为L×M，其中L＝{l1,l2,...,ln}代表记录时序数据的时间长度，M＝{m1,m2,...,mm}代表遥测参数维度；S3、利用PCA算法从全部.csv文件中筛选出待补全遥测数据相关特征列N＝{m1,m2,...,mn}，N≤M；S4、将步骤S3筛选出来的待补全遥测数据相关特征列N输入至训练好的神经随机森林NRF模型中，获取缺失段数据；神经随机森林NRF模型的构建过程：S41、将一颗回归树转化为树型神经网络；S42、构造神经网络各层的激活函数；S43、采用Bagging集成学习方式将多个S41构建的树型神经网络组合成神经随机森林模型NRF；S44、采用贝叶斯优化参数搜索对神经随机森林模型NRF进行模型调参；S5、将神经随机森林NRF模型输出的缺失段数据与原始数据拼接在一起，获取完整遥测时序数据，完成缺失数据补全。
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