顾及缺失值的因果图时空预测网络

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.