Актуальность работы обусловлена наличием пропущенных данных в показаниях приборов учета энергии. Цель работы: обоснование выбора метода восстановления пропущенных данных об энергопотреблении на промышленных предприятиях. Методы исследования: модели рассчитываются с помощью приложения Curve Fitting Toolbox программного комплекса "Matlab 7.0". В состав библиотеки графических моделей Curve Fitting Toolbox входит приложение cftool, которое позволяет определить параметрическую модель (например, функции экспоненциальную Exp, полиномиальную Polynomial, рациональную RAT, а также сумму синусоидальных функций SumSin), выполнить подбор параметров, анализ пригодности приближения, отобразить результат графически. В библиотеке графических моделей Curve Fitting Toolbox определяются методом перебора модели из более чем 50 различных математических функций. Результаты: Рассмотрены особенности простых и сложных методов восстановления данных с дальнейшим оцениванием их ошибок (погрешностей). Указаны способы повышения точности n-факторных моделей. Исследованы прямые и обратные зависимости восстановления утерянных учетных данных на примере химического предприятия. Обоснованы оптимальные диапазоны исследования исходных выборок данных. Также предусмотрены варианты определения наиболее рациональных методов восстановления значений в единичных случаях их отсутствия.