视频讲解：
SAITS模型 季节性注意力的时间序列数据补齐插值补齐_哔哩哔哩_bilibili
用于处理和分析空气质量数据，特别是使用PyPOTS库中的SAITS（Seasonal Attention-based Informer for Time Series forecasting，基于季节性注意力的时间序列预测模型）来补全缺失数据，并评估补全效果
SAITS（Self-Attention-based Imputation for Time Series）是一种基于自注意力机制的时间序列插补模型，旨在解决时间序列数据中的缺失值问题。该模型通过利用自注意力架构，有效处理长序列数据的上下文依赖，从而实现对缺失值的准确插补。以下是对SAITS算法的详细解释：
一、模型背景
时间序列数据中的缺失值是一个普遍存在的问题，给高级分析带来了障碍。传统的插补方法，如线性插值、均值插值等，往往无法准确捕捉时间序列数据的复杂动态特性。因此，需要一种更先进的插补模型来应对这一问题。SAITS模型就是在这样的背景下被提出的。
二、模型原理
SAITS模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注到序列中的所有位置，从而捕捉到更远的依赖关系。具体来说，SAITS模型通过以下步骤实现缺失值的插补：
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数据预处理：将原始时间序列数据中的缺失值进行标记，并可能进行一些初步的数据清洗和标准化处理