基于生成对抗网络的飞机燃油数据缺失值填充方法

飞机传感器采集的燃油数据是后续燃油测量的基础。在飞行过程中,由传感器采集的数据因存在部分缺失值,如直接进行后续处理将影响燃油测量精度。现有的缺失值填充方法存在两方面问题,一方面易忽视飞机燃油时序数据在时间维度上的上下文依赖关系;另一方面缺少完整的样本数据集进行模型训练。基于此,提出了一种基于生成对抗网络的缺失值填充方法,从而有效解决了传统方法难以处理的时序数据历史隐含规律及样本不完整的问题,且填充效果较其他算法更佳。