顾及缺失值的因果图时空预测网络 - 王培晓; 张彤; 聂士超; 杨瑾萱; 王天骄 (Ce hui xue bao, 2023)
时空预测是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。目前，多种模型用于预测未知系统的时空状态。然而，存在的大多数预测模型仅在没有缺失数据的时空数据集上进行测试，忽略了缺失值对预测结果的影响。在真实场景中，由于传感器或网络传输故障，数据缺失是一个不容忽视的问题。鉴于此，本文提出了一种顾及缺失值的因果图卷积网络(causal graph convolutional network considering missing values，Causal-GCNM)模型用于时空预测。Causal-GCNM模型可以自动捕捉时空数据中的缺失模式，使得Causal-GCNM模型在不需要借助额外插值算法的前提下，可以直接完成时空预测任务。本文提出的模型在3种真实的时空数据集(交通流数据集、PM2.5监测数据集及气温监测数据集)得到了验证。试验结果表明，Causal-GCNM模型在4种缺失条件(20%随机缺失、20%块状缺失、40%随机缺失及40%块状缺失)下仍然具有较好的预测性能，并在预测精度和计算效率两类指标上优于10种存在的基线方法。