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用于水质数据插补的因果卷积低秩表示模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种因果卷积低秩表示（CLR）模型，以解决水质监测数据中的缺失值问题，从而提高数据的完整性。实验结果表明，该模型在插补准确性和时间成本方面优于现有模型，为环境监测提供了可靠的决策支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种因果卷积低秩表示（CLR）模型。
- CLR模型旨在解决水质监测数据中的缺失值问题。
- 该模型提高了水质数据的完整性。
- CLR模型结合了时间依赖性和超参数自适应调整。
- 实验结果显示CLR模型在插补准确性和时间成本方面优于现有模型。
- 该模型为环境监测提供了可靠的决策支持。
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