【Reza Yazdanfar】基于递归神经网络的多元缺失值时间序列

时间序列无处不在，在每个行业，从能源到地球科学等。因此，解决这些问题至关重要;在大多数情况下(特别是在实际项目中)，时间序列数据集包含大量缺失的数据点，这些数据点与预测的输出高度相关。本文对现有的方法进行了回顾，然后对基于门控循环单元的GRU-D(基于门控循环单元)处理缺失点的方法进行了详细的说明。