基于机器学习预测的隧道监测缺失数据插补研究

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摘 要：【目的】通过修复隧道监测数据的缺失值，为后续对隧道健康状态的分析提供更接近于现实的完整数据。【方法】本研究提出基于回归和分类思想的机器学习插补法，通过建立特征与缺失数据之间的关联规则，根据缺失个数和置换特征的重要度来设计插补顺序，并对缺失数据进行迭代插补。【结果】根据不同的缺失率、缺失类型和特征重要度对UCI数据和实际隧道监测数据进行实例分析，对比统计方法和机器学习方法的特点。（剩余9284字）

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