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