#SAITS

SAITS是一种基于纯自注意力机制的时间序列插补方法,无需递归设计。该方法克服了RNN模型的速度慢、内存限制和误差累积等缺点,在多个数据集上优于现有方法。SAITS采用联合优化训练,模型结构简洁高效,仅需Transformer 15-30%的参数即可获得可比性能。在平均绝对误差上,SAITS比BRITS提高12-38%,比NRTSI提高7-39%,同时训练速度提升2-2.6倍。该方法为时间序列插补研究提供了新的思路。