一种自适应时空图神经网络缺失数据补全方法

本申请涉及一种自适应时空图神经网络缺失数据补全方法，该方法包括：基于时序数据中的缺失位置构建掩码矩阵；将时序数据与掩码矩阵拼接后输入至全连接层，得到第一特征；将第一特征经过多头注意力机制，得到第二特征；构建自适应的图结构，从图结构中提取全局特征信息和局部特征信息；加权组合局部特征信息与全局特征信息，得到第三特征；对第一特征与第三特征的和进行归一化，得到第四特征；对第四特征进行线性变化得到补全后的数据；将补全后的数据与掩码矩阵拼接，并重复执行补全数据计算步骤，直至达到预设次数；基于每次迭代得到的补全后的数据，得到最终补全数据；基于最终补全数据对时序数据进行补全，得到补全后的时序数据。