Sammanfattning av denna webbsida: Numera är datainsamling en nyckelprocess i studiet av elektriska kraftnät när man söker efter övertoner och brist på balans mellan olika faser. I detta sammanhang påverkar bristen på data för någon av de viktigaste elektriska variablerna (fas-till-neutral spänning, fas-till-fas-spänning och ström i varje fas och effektfaktor) varje tidsseriestudie som utförs negativt. När detta inträffar måste en dataimputationsprocess utföras för att ersätta de data som saknas för de uppskattade värdena. Detta dokument presenterar en ny missad dataimputation metod baserad på multivariat adaptiv regression splines (MARS) och jämför den med den välkända tekniken som kallas multivariat imputation genom kedjade ekvationer (MICE). Resultaten visar hur den föreslagna metoden överträffar MICE-algoritmen.
Turrado C.C. et al. presenterade de saknade data imputation metod baserad på multivariat adaptiv regression splines för att hantera saknade data i elektriska data loggers och visade att den föreslagna metoden överträffade multivariat imputation genom kedjade ekvationer REF.
A New Missing Data Imputation Algorithm Applied to Electrical Data Loggers
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}