Network traffic forecasting with transfer learning-based algorithm for long continuous missing data

2025-09-04

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2025.129484

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摘要

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• 一个新框架预测了存在长期缺失时段的交通数据。 • 迁移学习插补了长期连续缺失的数据。 • 信号分解简化了复杂的插补时间序列。 • 高精度在真实电网交通数据中得到验证。