【独家原创】基于K均值聚类+KNN-LSTM-RF数据填补的时序数据清洗模型 Matlab代码

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取

1、代码简介

【独家原创】基于K均值聚类+KNN-LSTM-RF数据填补的数据清洗模型 Matlab代码 (多输入单输出)

创新点叙述：

创新1：

融合统计（3σ）、局部（滑动窗口Z-score）、分布（IQR）和趋势（一阶差分）四类方法，通过"需至少两种方法同时判定"的组合策略，将误报率降低62%，精准度提升至94.3%，有效区分正常波动与真实异常。

创新2：

采用K-means+KNN-LSTM-RF协同填补架构，各模型优势互补：

K-means：数据清洗

KNN模型：基于局部相似性，利用空间相关性填补

LSTM模型：捕捉时序依赖关系，处理周期性异常

随机森林RF模型：非线性拟合能力强，处理复杂特征交互

通过自适应加权融合（KNN 40% + LSTM 30% + RF 30%），填补误差相比单一模型降低，填补后的自相关系数保持率大幅提高。

创新亮点：

1. 距离度量自适应：支持欧氏/曼哈顿/切比雪夫距离

2. 聚类数动态优化：基于肘部法则自动选择最佳k值

3. 多重启动保障：10次重复运行避免局部最优

4. 鲁棒性增强：异常标签验证与修复机制

图像简介：

1. 数据质量视图：分布直方图、箱线图、QQ图

2. 异常分析视图：时空分布、分数热图、分类对比

3. 填补效果视图：前后对比、误差分布、模型贡献

4. 性能评估视图：自相关对比、填补方法统计

本数据异常处理系统将传统统计方法与机器学习深度融合，通过创新的多模型协作架构和自适应处理机制，实现了异常检测的高精准度和数据填补的高保真度，为风电数据质量控制提供了完整的智能化解决方案。

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上。

2️⃣、图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

点击下方了解更多！