[] - 2023-06-10 时间序列预测和缺失值填充联合建模方法.pdf

kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考，kaggle教程，方案分析，竞赛资料，竞赛方案参考， 时间序列预测和缺失值填充是数据预处理和分析中的重要环节，尤其在AI和机器学习领域，它们对于构建准确的模型至关重要。这篇由康奈尔大学和IBM研究院合作的论文提出了一个创新的方法，将这两项任务整合到一个端到端的模型中，以提升预测和填充效果。 该方法的核心思想是构建一个名为AN END-TO-END TIME SERIES MODEL FOR SIMULTANEOUS IMPUTATION AND FORECAST的模型，它能够同时处理时间序列数据的预测和缺失值填充。在问题背景中，模型面临的数据集包含外部特征X和目标变量Y，两者都存在缺失值。模型的目标是不仅预测Y的未来值，还要基于X和Y的历史观测值来填充缺失值。 模型的设计采用了两个关键功能，f()和g()。f()函数的主要任务是根据外部特征X预测目标变量Y，它通过全连接层将X的空间维度从dX映射到dY。另一方面，g()函数则负责利用观测到的X和f()预测的Y来重建整个序列，包括填充缺失值和预测未来值。g()通过全连接层在时间维度上进行映射，处理空间维度相同的X和Y的历史与未来。 优化目标包括两部分：一是使f()更准确地预测Y，二是最小化g()预测的序列与实际观测序列的差异，其中缺失值的部分在计算损失时被忽略。这样的设计使得模型在训练过程中同时优化了预测和填充的能力。 实验结果显示，这种联合建模策略在时间序列预测和缺失值填充两个任务上都表现出了积极的影响，提高了模型的综合性能。这表明，通过同时处理这两个任务，模型能够更好地捕捉时间序列数据的内在规律和依赖关系，从而提高预测的准确性和数据的完整性。 这篇论文提出的联合建模方法为处理具有缺失值的时间序列数据提供了一种新的途径，对于参与如kaggle等数据科学竞赛或实际项目中的数据分析工作具有很高的参考价值。通过结合时间和空间维度的信息，模型能够在预测未来趋势的同时有效地处理不完整数据，这对于提升AI和机器学习模型的性能具有重要意义。