申请/专利权人：大数金科网络技术有限公司

申请日：2022-01-17

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114385618B

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F16/2455;G06F16/25;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.05.10#实质审查的生效;2022.04.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于权重的数据智能补充方法，包括服务器终端和数据采集模块；在服务器终端内，通过数据清洗模块将采集到的数据进行清洗；在服务器终端内，通过算法建模模块选取子算法，数据生成模块用于自动生成缺失数据；数据生成模块接收到标准数据，通过数据补充规则对其进行数据补充，数据计算模块用于将数据清洗模块中得到的标准数据、算法建模模块中得到的完整算法模型和数据生成模块中的补充数据进行结合，并计算得到最终的碳排放数据。在本发明中，能够自动采集、清洗和计算数据，并自动填充缺失的统计数据，通过大数据保证了填充数据的准确性，减少人工统计的成本和工作量。

主权项：1.一种基于权重的数据智能补充方法，其特征在于：包括服务器终端，服务器终端用于接收并存储生产线上的生产数据，服务器终端内设置数据清洗模块、算法建模模块、数据生成模块和数据计算模块；在服务器终端内，算法建模模块根据选取规则选取子算法模型，根据选取的子算法模型选取标准数据清单；子算法模型包括燃料碳排放计算模型、过程排放计算模型和间接排放计算模型；在服务器终端内，通过数据清洗模块将采集到的数据进行清洗和缺失数据识别，得到标准数据集和标准数据缺失清单；标准数据集直接传输到数据计算模块，用于碳排放计算；标准数据缺失清单传输到数据生成模块，用于补充数据生成；缺失数据识别包括以下步骤：步骤S1：根据算法建模模块选取的子算法模型，得到标准数据清单；步骤S2：根据数据清洗得到的标准数据集，将标准数据集与标准数据清单进行对比；步骤S3：如果标准数据集中的值在标准数据清单中没有对应的值，则标记为缺失数据，如果有对应的值，则不操作；步骤S4：将所有的缺失数据组合为缺失数据清单；在服务器终端内，数据生成模块接收到标准数据缺失清单后，通过数据生成模块对标准数据缺失清单进行数据补充；数据生成模块对缺失数据清单中的缺失数据补充具体为：步骤A1：首先，从服务器终端调取历史数据；步骤A2：对调取的历史数据进行计算，得到历史数据的增长率以及历史数据的加权平均值a；步骤A3：对历史数据的增长率进行加权平均，得到增长率的加权平均值，并将历史数据与增长率的加权平均值进行计算，得到参考值b；步骤A4：再根据预设的权重比，计算得出数据填充值α；数据计算模块用于将数据清洗模块中得到的标准数据、算法建模模块中选取的子算法模型和数据生成模块中的补充数据结合计算，并计算得到最终的碳排放数据；填充值α通过以下计算公式进行计算：α=a*x+b*y其中，α为填充值；a为加权平均值；b为参考值；x为a的预设权重，y为b的预设权重。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大数金科网络技术有限公司 一种基于权重的数据智能补充方法

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