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本文综述了多种时间序列缺失值填充方法，包括BRITS、GRIN和STING等。研究表明，不同方法在填补精度和任务能力上存在差异，且填补效果受数据类型和缺失情况影响。MTSCI模型和端到端神经网络模型在处理缺失数据时表现优越，具有实际应用价值。