一种面向连铸生产过程基于数据生成模型的数据治理方法

本发明公开了一种面向连铸生产过程基于数据生成模型的数据治理方法，属于冶金生产过程的数据治理领域，具体为：首先，以时间为标准，将获取的多个单变量钢铁连铸数据对齐，合并为多变量数据序列；并使用停机数据识别算法进行清洗。然后，使用滑动窗口平均法，将清洗后的数据集分解为趋势分量与残差分量，并将残差分量进行标准化，输入条件扩散模型训练，获得残差分量插补模型。接着，将需要插补的缺失数据，分解为趋势分量Mt与残差分量Mr；采用三次埃尔米特插值进行预测，得到趋势分量Mt的缺失值；同时，用残差分量插补模型预测残差分量Mr的缺失值。最后，将两部分缺失值求和，获得缺失部分完整预测数据。本发明提升了缺失数据插补的准确性。