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TSGuard:用于检测和插补流式时间序列中缺失数据的实时框架

TSGuard: A Real-Time Framework for Detecting and Imputing Missing Data in Streaming Time Series

· 9天前

精选理由

面向流式传感数据,实时检测并修复缺失值,结合物理约束提升数据质量与决策可靠性。

AI 摘要

arXiv:2610.03147v1 公告类型:cross 摘要:流式传感器应用经常会因故障、通信中断或环境干扰而出现观测延迟或缺失。尽管近期的插补方法能够有效利用时间和空间依赖关系,但大多数方法要么假设可以离线访问未来观测值,要么只注重吞吐量而不确保结果符合领域合理性。我们提出了 TSGuard,这是一种用于监测、验证和插补流式时间序列中缺失值的实时演示系统。TSGuard 将轻量级的图感知时间插补模型与约束感知验证、回退估计以及面向操作人员的解释相结合。TSGuard 不将插补视为孤立的预测任务,而是将其整合到更广泛的数据质量闭环中:检测有问题的观测值,插补缺失值,根据物理和空间约束验证估计值,并在原始值作为合理异常时予以保留,或在其违反领域约束时将其替换。以环境传感为应用背景,该演示系统支持用户检查延迟传感器、比较不同插补器、定义约束,并实时验证标记出的数值。轻量级在线时空插补、领域感知验证以及明确的保留或替换决策三者的结合,是我们的核心贡献;同时,交互式解释使操作人员能够检查并采取相应行动。

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