使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例

在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。

具体来说，当时间序列具有以下特征时，传统方法的局限性就会显现：

• 存在复杂的非线性模式
• 包含多层次的趋势变化
• 数据波动性较大

本文将通过实际案例，详细探讨如何运用机器学习技术来解决时间序列的缺失值问题。

数据说明

为了确保研究的可重复性，我们构建了一个模拟的能源生产数据集。这个数据集具有以下特征：

• 时间范围：2023年1月1日至2023年3月1日
• 采样频率：10分钟
• 数据特点：包含真实的昼夜能源生产周期
• 缺失设置：随机选择10%的数据点作为缺失值

让我们首先看看如何生成这个数据集：

 https://avoid.overfit.cn/post/12d612023a8d4af6af191f57d4c8c451