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首页> 中文期刊> 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 >一种基于序列到序列模型的时间序列插补

一种基于序列到序列模型的时间序列插补

         
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多变量时间序列通常包含缺失值.针对如何利用不完整的信息探索复杂的丢失模式进而修复多变量时间序列的丢失值,提出了连续初始化的序列到序列模型(successively initialized sequence-to-sequence model,SISSM).在SISSM模型中,为了增强对时间依赖性和变量相关性的模拟能力,设计了交叉回归器并结合门控递归单元(gated recurrent unit,GRU),作为编码器的递归分量来学习历史信息代表性;改进了传统的GRU作为解码器的递归分量以生成插补值;并提出了一种状态初始化方法以缓解生成序列中的误差累积现象.在两组真实的临床数据集上进行了仿真实验.实验结果表明,相比于其他算法,SISSM可以更好地实现多变量时间序列的缺失数据插补.

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