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本发明公开了一种基于深度学习的太阳能资源缺测数据插补方法和系统。属于太阳能资源数据监测及数据插补技术领域；包括如下步骤：S1.在太阳能资源数据监测过程中，获取训练用实测完整数据；S2.基于所述训练用实测完整数据，制作训练用缺陷数据表；S3.基于所述训练用缺陷数据表，构建缺失位置矩阵；搭建插补模型，再基于所述缺失位置矩阵，对所述插补模型进行训练；使用训练后的插补模型，计算得到预测缺陷值；S4.计算所述预测缺陷值与对应实测数据值之间的差分比；S5.基于所述差分比，得到修正差分比；S6.基于所述预测缺
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117437086A
(43)申请公布日2024.01.23
(21)申请号202311761780.7G06N3/0895(2023.01)
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