Um método de interpolação combinando Snurbs com ajuste de interpolação de janela

A presença de valores ausentes em séries temporais aumenta a dificuldade da análise de dados. O método de interpolação tradicional visa principalmente dados numéricos simples ausentes, sem considerar a correlação entre os pontos de dados das séries temporais reais, tornando fácil distorcer a relação oculta entre os pontos de dados. Portanto, com base no método de interpolação Snurbs (séries-Racional B-Spline não uniforme), apresentamos um método de interpolação Snurbs que combina ainda ajuste de interpolação de janela com base na correlação dos dados das séries temporais. O novo algoritmo foi aplicado a duas séries temporais hidrológicas do mundo real, que representam respectivamente séries temporais periódicas e apériodicas. Os resultados dos experimentos mostraram que nosso método é melhor do que outros métodos tradicionais, como interpolação linear, interpolação Pchip e interpolação de spline cúbica. Podemos sempre fazer a curva de interpolação se aproximar melhor da curva real da série temporal, selecionando i) um peso adequado para os pontos de dados, ii) e fazendo um ajuste adicional de interpolação de janela.