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摘要
摘要
时间序列分析是人工智能和数据挖掘领域的重要研究方向,其主要任务包括时间
序列预测和时间序列补全。时间序列预测旨在基于历史数据对未来趋势进行建模与推
测,而时间序列补全则致力于填补因数据缺失带来的时间序列空白,确保数据的完整
性和连续性。在时间序列预测任务中,现有传统和深度学习的方法在处理多变量、长
时间依赖的数据时,常面临预测精度低、计算效率差等问题。在时间序列补全任务中,
缺失数据是一个常见而关键的问题,例如传感器
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