英国 swMATH ID: 42595 软件作者： 魏曹、王东、李健、郝周、李雷、李一潭 描述： BRITS：时间序列的双向递归插补。时间序列在许多分类/回归任务中被广泛用作信号。时间序列中普遍存在许多缺失值。给定多个相关的时间序列数据，如何填充缺失值并预测其类别标签？现有的插补方法往往对潜在的数据生成过程强加了强有力的假设，例如状态空间中的线性动力学。本文提出了一种基于递归神经网络的时间序列数据缺失值插补新方法BRITS。我们提出的方法直接学习双向递归动力系统中的缺失值，无需任何特定假设。插补值被视为RNN图的变量，在反向传播过程中可以有效地进行更新。BRITS有三个优点：（a）它可以处理时间序列中的多个相关缺失值；（b） 它推广到具有非线性动力学基础的时间序列；（c） 它提供了一种数据驱动的插补程序，适用于数据缺失的一般情况。我们根据三个真实世界的数据集评估我们的模型，包括空气质量数据集、医疗保健数据和人类活动的本地化数据。实验表明，我们的模型在插补和分类/回归精度方面都优于最新的方法。 主页： https://arxiv.org/abs/1805.10572 源代码： https://github.com/caow13/BRITS 依赖项： 蟒蛇 相关软件： PyTorch公司;插补TS;github;SAITS公司;雷戈;自动TS;PyPOTS公司;GluonTS公司;sktime时间;物理工具包;HDF5型;科学Py;Scikit公司;数字Py;蟒蛇;增益;Wasserstein GAN公司;面具GAN;SeqGAN公司;GRU-ODE支架 引用于： 4文件 全部的 前5名13位作者引用 1 Rui L.阿奎尔。 1 墨西哥安图内斯 1 蔡祥瑞 1 丁小可 1 费尔南德斯，索菲亚 1 戈麦斯、迪奥戈·路易斯·阿奎尔 1 郭文雅 1 托米斯拉夫·伊维克 1 多马戈·维拉 1 杨庆民 1 袁晓杰 1 张颖 1 周宝航 4篇连载文章中引用 1 计算物理杂志 1 信息科学 1 机器学习 1 极端 在5个字段中引用 三 计算机科学（68至XX） 2 统计学（62-XX） 1 常微分方程（34-XX） 1 动力系统和遍历理论（37至XX） 1 地球物理学（86-XX） 按年份列出的引文