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摘要
多维时间序列修复是指通过特征提取、数据建模等一系列操作对某个时间
段内的多维时间序列数据中的缺失值进行修复的操作，其在医学数据分析、航
空数据分析、交通数据分析、智慧工业数据分析等方面有着广泛应用。随着物
联网和大数据技术在过去十几年内的高速发展，各式各样的传感器得到了广泛
部署，带动了多维时间序列的爆发式增长。现存的海量多维时间序列数据为行
业内的深度数据分析提供了保障，进而优化各个行业的现有问题，促进自身的
可持续化发展。
然而，受传感器所处的恶劣环境、人为因素、网络稳定性因素等
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