在实验环节,作者选取了三组多元时间序列数据集,分别是PeMS交通车速数据集、广州城市路网车速数据集、电力数据集。实验结果显示:所提出的LATC模型不仅能够对有缺失数据的多元时间序列进行精准预测,同时也可以大幅度提高缺失数据修复的精度。原文下载网址:链接Python实现代码:链接Jupyter Notebook网址:链接注:原文作者为便于读者复
数据集笔记:Pems 自行下载数据+python处理Response status code does not indicate success: 404 (Not Found). 相关阅读:一种全新且灵活的 Prompt 对齐优化技术 C++类的继承 《Linux驱动:USB设备驱动》 SpringBoot(三):基础SpringBoot实现SSM整合、JUnit Blazor前后端框架Known-V1.2.7 迅为IMX8MM开发板Yocto...