【摘 要】
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大自然的演变、人类的生产活动、社会经济的发展都是时空过程,都可以用时间序列来表示.但是,时间序列数据由于各种原因可能会导致数据的局部缺失,由于局部数据的缺失而抛弃全
【机 构】
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中南大学地理信息系,湖南长沙麓山南路932号,410083
【出 处】
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第六届全国地理信息科学博士生学术论坛
论文部分内容阅读
大自然的演变、人类的生产活动、社会经济的发展都是时空过程,都可以用时间序列来表示.但是,时间序列数据由于各种原因可能会导致数据的局部缺失,由于局部数据的缺失而抛弃全部数据显然十分浪费和不合理.因此,对缺失时空序列数据进行插值修复对于时空数据挖掘具有重要意义,是时空数据挖掘重要的前期工作,可以为时空关联规则和时空数据预测提供良好的数据支持.
本文从时空序列缺失值修补出发，顾及时空数据的相关性和异质性，提出一种时空序列多缺失值插值算法。算法增加了对时间维度的顾及，提高了算法的精度，并通过一系列处理，使得算法可以对多缺失值进行插值处理，提高了算法的普适性。最后通过一组实验分析验证了本文所提方法的可行性和优越性。
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