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針對傳統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性檢測并中心化為零均值平穩時空序列，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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