联合张量补全与循环神经网络的时间序列插补法OA北大核心CSTPCD

现存的插补方法大致分为基于统计的插补法和基于深度学习的插补法。基于统计的插补法只能捕捉线性时间关系,导致无法精准建模时间序列的非线性关系;基于深度学习的插补法往往没有考虑到不同时间序列之间的相关性。针对现有方法的问题,本文提出了联合张量补全与循环神经网络的时间序列插补法。首先,将多元时间序列建模成张量,通过张量的低秩补全捕获不同时间序列之间的关系。其次,提出了一个基于时间的动态权重,将张量插补结果和循环神经网络的预测结果进行融合,避免因为连续缺失导致的预测误差累积。最后,在多个真实的时间序列数据集上对所提方法进行了实验评估,结果显示该模型优于已有相关模型,且基于插补后的时间序列可以提升时间序列预测效果。