基于扩散模型的多元时间序列插补技术研究  

作　　者：何飞扬 严华[1] 

机构地区：[1]四川大学电子信息学院,四川成都610065

出　　处：《信息记录材料》2025年第3期58-61,共4页Information Recording Materials

摘　　要：时间序列插补技术在交通、空气质量检测等领域应用广泛,可用于解决数据丢失等问题。目前,该领域的扩散模型仅仅使用观测值作为条件信息,缺乏对条件信息的利用。因此,本文提出一种新的条件扩散模型框架,即用于多元时间序列插补的循环条件扩散模型(recurrent conditional diffusion model,RCDM),通过观测值和新的条件信息共同学习条件分布,并针对多层次信息设计融合网络。结果表明,本文方法与传统方法、常见深度学习方法相比,RCDM在METR-LA数据集上取得了最佳结果,表明本文RCDM的有效性。

关 键 词：多元时间序列 扩散模型 条件信息 数据丢失 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]