如何在MATLAB中预测非规则采样时间的趋势？

我在使用MATLAB通过机器学习方法来预测一个趋势。

我的数据文件是一个.xlsx文件，其中一列包含时间线（各种采样时间戳，即代表秒的数字），其他列中则包含一些整数表示我的趋势。

我的.xlsx文件大致如下：

0,0100     |     00,0110     |     10,0135     |     5

依此类推。

我使用“|”来区分列。采样时间是不规则的。

给定从10个连续时间戳中取出的10个趋势值，我希望预测第11个值在给定时间戳的值。例如，如果第9个值在34,010秒，第10个值在34,568秒，我希望知道37,431秒的值。

我该如何做呢？

我找到了这个链接：使用深度学习进行时间序列预测，但那里的采样时间是规则的。

我应该插值我的趋势值并以恒定采样时间重新采样吗？

回答：

我会将预测问题与数据采样时间问题区分开来。你实际上是在处理缺失数据的问题。

预测问题：你可以使用任何机器学习技术，忽略缺失数据。如果你对机器学习不熟悉，我建议你使用LASSO（最小绝对收缩和选择算子），它已被证明具有预测能力（参见ALEX CHINCO、ADAM D. CLARK-JOSEPH和MAO YE的“Sparse Signals in the Cross-Section of Returns”）。
缺失数据填补问题：首先，你应该考虑为什么会有缺失数据。有时候填补值没有意义，因为值缺失本身的信息很重要，不应被覆盖。否则，除了线性插值外，你还有多种选择来估计缺失值。例如，检查MATLAB函数fillmissing。

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