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針對傳統(tǒng)時空序列建模過程中估計空間權重矩陣時難度較髙的冋題，提岀一種基于奇異值分解（SVD）的時空序列分解模型ST-sSVD。對原始時空序列矩陣進行平穩(wěn)性檢測并中心化為零均值平穩(wěn)時空序列，在假設時間和空間沒有交互作用的前提下，利用SVD技術將時空序列分解為空間模式、時間模式以及模式強度的乘積，通過ARIMA模型對平穩(wěn)的時間模式進行建模并得到其預測結果，在此基礎上，將時間模式的預測結果與分解得到的空模式相結合，利用SVD技術對真實的時空序列進行重建，得到各點的最終預測結果。實驗結果表明，與ARIMA、 Lasso-VAR、LSTM和 STARMA模型相比，sT-SVD模型的訓練時間成本降低50%以上，預測精度提升10%以上，其在實際工程應用中能夠有效完成時空序列預測任務。
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