2.2 数据预处理

文档摘要

2.2 数据预处理 2.2 数据预处理在基于深度学习的时间序列预测中，原始时间序列数据往往包含噪声、缺失值、异常值以及不一致的尺度等问题。这些问题若不加以处理，将严重影响模型的训练效率、收敛速度和预测精度。因此，数据预处理是构建高质量时间序列预测模型的关键步骤，旨在将原始数据转化为模型可接受且有利于学习的格式。本章将详细阐述时间序列数据预处理的各个方面，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化与归一化以及时间特征工程等。 2.2.1 缺失值处理时间序列数据中缺失值的存在是普遍现象，可能由传感器故障、数据传输中断、人工录入错误等原因造成。缺失值的存在会中断时间序列的连续性，影响深度学习模型对时间依赖性的捕捉。