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地球观测时间序列中时间丢失的分析与回归任务

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种蒙特卡洛时间丢失（MC-TD）方法，旨在解决深度学习模型在回归任务中处理时间序列数据缺失的问题，尤其是由于卫星故障或云遮挡造成的缺失。该方法提升了预测性能和不确定性校准能力，增强了地球观测中的不确定性量化。

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