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时间序列预测通过挖掘历史数据随着时间变化表现出的趋势、周期性等规律进而推断未来变化。重点聚焦时间序列预测中数据处理环节，探究了将3次样条插值法应用在机器学习时间序列预测中对缺失值和异常值的处理。实验结果表明，利用插值法对于时间序列预测中数据进行处理，能够更好地开展后续的特征工程和建模预测工作。
时间序列预测中插值法的使用与分析
【摘 要】
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时间序列预测通过挖掘历史数据随着时间变化表现出的趋势、周期性等规律进而推断未来变化。重点聚焦时间序列预测中数据处理环节，探究了将3次样条插值法应用在机器学习时间序列预测中对缺失值和异常值的处理。实验结果表明，利用插值法对于时间序列预测中数据进行处理，能够更好地开展后续的特征工程和建模预测工作。
【机 构】
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广东机电职业技术学院
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2022年11期
【基金项目】
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广州市哲学社科规划2019年度课题（2019GZGJ174）资助； 广州市哲学社科规划2021年度课题（2021GZGJ155）资助；
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