一种基于归纳学习的时空数据的插值方法、系统和装置

本发明涉及一种基于归纳学习的时空数据的插值方法、系统和装置，属于数据处理领域，使用相应仪器采集时空数据，然后对时空数据集进行预处理；利用数据集构造时空数据插值模型的训练样本，以生成能够使模型泛化到未知节点和图结构的训练样本；构建一种属于图神经网络的空间聚合网络；构建时间编码器；训练时空数据插值模型；训练得到的目标模型用于模拟生成新的传感器数据以及生成未采样节点的数据；将需要插值的数据集作为训练模型的基础，将数据处理成所述的插值模型能够接受的输入，使用训练好的插值模型进行插值。本发明方法不仅提升了时空插值的精度，还具备更好的适应性和通用性。在数据稀缺的情况下，实现对未观测点的精准插值。