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針對(duì)傳統(tǒng)時(shí)空序列建模過(guò)程中估計(jì)空間權(quán)重矩陣時(shí)難度較髙的冋題，提岀一種基于奇異值分解（SVD）的時(shí)空序列分解模型ST-sSVD。對(duì)原始時(shí)空序列矩陣進(jìn)行平穩(wěn)性檢測(cè)并中心化為零均值平穩(wěn)時(shí)空序列，在假設(shè)時(shí)間和空間沒(méi)有交互作用的前提下，利用SVD技術(shù)將時(shí)空序列分解為空間模式、時(shí)間模式以及模式強(qiáng)度的乘積，通過(guò)ARIMA模型對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間模式進(jìn)行建模并得到其預(yù)測(cè)結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，將時(shí)間模式的預(yù)測(cè)結(jié)果與分解得到的空模式相結(jié)合，利用SVD技術(shù)對(duì)真實(shí)的時(shí)空序列進(jìn)行重建，得到各點(diǎn)的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ARIMA、 Lasso-VAR、LSTM和 STARMA模型相比，sT-SVD模型的訓(xùn)練時(shí)間成本降低50%以上，預(yù)測(cè)精度提升10%以上，其在實(shí)際工程應(yīng)用中能夠有效完成時(shí)空序列預(yù)測(cè)任務(wù)。
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