基于扩散模型的增量式时间序列缺失值填充算法

摘要： 时间序列中的数据缺失是一个普遍存在的问题，这会给后续分析带来困难，对缺失值的有效填充是提升数据质量以及挖掘数据价值的重要着力点。然而，现有的填充算法在特征提取方面多沿用时序预测任务的面向非缺失数据的注意力模块，而对含有缺失值的时间序列的时空特征提取效果欠佳。此外，现有的填充算法缺乏对填充规律的深入研究，这让它们对于填充过程中的阶段性填充值利用不足，导致填充的准确率有待进一步提升... （共10页）