基于Transformer的时间序列插补技术研究

本文旨在解决多元时间序列数据中的缺失值插补问题，提升时间序列数据插补的效果。时间序列数据是反映随时间变化的随机变量的结果，在物联网应用中得到广泛应用。然而，数据缺失问题是时间序列处理中的一个重要挑战，因为大多数下游算法需要完整的数据进行训练。本文通过总结以往时间序列建模过程中采用的插补方法，改进了一种基于Transformer模型的插补模型，并在多个数据集中验证了本文中插补模型的效果。通过本文的研究，可提高时间序列预测的准确性和实用性，对于物联网应用和其他领域中的时间序列分析具有一定的实用价值。

在当代物联网技术的快速发展背景下， 大规模多元时间序列数据的生成与应用已成为一种普遍现象。

然而，数据缺失问题普遍存在，这不仅对数据质量构成了严重威胁，也对后续的数据分析准确性带来了显著影响。传统的数据插补技术在处理现代数据结构的复杂性方面存在局限性，这在一定程度上制约了相关研究和应用的深入发展。

针对这一挑战，本文提出了一种基于深度学习的先进时间序列数据插补方法。该方法利用深度神经网络的强大学习能力，旨在有效地解决时间序列数据中的缺失值问题，以期提升数据处理技术的效能， 并为相关领域的科学研究和实际应用提供更为精确和可靠的数据支持。

2. 研究背景和意义 时间序列数据是一种按照时间顺序排列的随机变量序列，通常代表了在等间隔的时间点上对某一潜在过程进行的连续观测。这些数据序列不仅捕捉了随机变量随时间的演变趋势，而且其内在的统计依赖性揭示了客观世界及其动态变化的深层信息。

时间序列中的每个数据点，无论是其在序列中的位置还是其数值大小，都蕴含着对过去和未来趋势的预测价值，从而使得时间序列分析成为理解和预测复杂系统行为的重要工具。通过对时间序列数据的结构和模式的深入研究，可以揭示数据生成过程中的内在规律。

随着5G、云计算、快速增长的传感器制造技术等新兴技术的出现，物联网应用越来越普及。种类繁多的物联网应用产生了大量的时间序列数据。工业状态监控应用中，设备通常会被安装不同的传感器， 对设备的温度，用电量等状态数据进行监控，在此过程中会产生大量的状态数据，这些状态数据就是一种时间序列。

时间序列分析的核心目的在于探究长期变动中的统计规律，从而理解动态系统，预测将来事件，甚至通过干预控制未来发生。如，在工业场景下，对传感器数据的分析能够实现状态监控、异常检测、故障预测以及预测性维护。尽管时间序列数据蕴含丰富信息，但这些信息往往隐藏在复杂的数据结构中， 需要细致的处理和分析才能提取出来。时间序列分析面临的挑战包括无序时间戳、缺失值、异常值和数