pems04数据集预处理

<think>好的，用户询问如何对PEMS04数据集进行预处理。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，特别是关于PEMS08数据集的信息，因为这些数据集可能有相似的结构和处理方法。引用2和3详细描述了PEMS08的数据格式，包括节点数、特征数、时间窗口等信息，这可能同样适用于PEMS04。 首先，用户需要预处理步骤，可能包括数据清洗、缺失值处理、归一化、数据划分和构建邻接矩阵。根据引用4，归一化时需要注意使用训练集的均值和标准差，保证测试集同分布。因此，在预处理中，归一化是一个关键步骤，需要正确应用。 接下来，数据清洗方面，PEMS04可能存在缺失值或异常值，需要识别并处理。引用2提到PEMS08的数据是每5分钟采集一次，因此PEMS04可能也有类似的时间间隔，需要检查时间序列的连续性。 然后，数据格式转换，可能需要将原始数据转换为适合模型输入的格式，比如时间序列滑动窗口。引用2中的邻接矩阵处理也是重要的一环，需要根据PEMS04提供的邻接矩阵文件处理节点间的关系。 另外，用户可能需要代码示例，因此需要提供一个简单的Python代码框架，涵盖数据加载、缺失值处理、归一化、数据划分和邻接矩阵处理。同时，需要注意引用中提到的归一化方法，确保训练集和测试集使用相同的参数。 最后，相关问题部分需要考虑用户可能进一步询问的步骤，比如如何处理缺失值、归一化的必要性、邻接矩阵的应用等，以及如何评估预处理效果。这些都需要结合引用中的信息，给出合理的建议和指导。</think>以下是针对PEMS04数据集的预处理方法及实施步骤： ### 一、预处理核心步骤 1. **数据清洗** - 识别异常值：通过$3\sigma$原则或箱线图检测流量、速度的离群值 - 处理缺失值：采用时空联合填补法，用相邻时段（前3个时间窗口）和相邻传感器的均值填补[^2] - 时间对齐：检查时间戳连续性，确保5分钟间隔无跳变 2. **数据归一化** 使用Z-score标准化： $$ x_{norm} = \frac{x - \mu_{train}}{\sigma_{train}} $$ 其中$\mu_{train}$和$\sigma_{train}$仅从训练集计算[^4] 3. **数据格式转换** - 构建三维张量：(样本数, 时间步长, 特征数) - 时间序列滑动窗口：推荐窗口长度12（1小时），步长3（15分钟） 4. **邻接矩阵处理** ```python import numpy as np adj_matrix = np.load('pems04_adj.npy') # 添加自连接 adj_matrix += np.identity(adj_matrix.shape[0]) # 归一化处理 D = np.diag(np.sum(adj_matrix, axis=1)**-0.5) normalized_adj = D @ adj_matrix @ D ``` ### 二、完整处理流程 ```python def preprocess_pems04(data_path, seq_len=12, pred_len=3): # 加载原始数据 raw_data = pd.read_csv(data_path, parse_dates=['time']) # 缺失值处理 raw_data = raw_data.interpolate(method='time').fillna(method='bfill') # 特征选择 features = ['flow', 'speed', 'occupancy'] data = raw_data[features].values.reshape(-1, 107, 3) # 假设107个传感器 # 数据集划分 train = data[:int(0.7*len(data))] val = data[int(0.7*len(data)):int(0.8*len(data))] test = data[int(0.8*len(data)):] # 归一化处理 scaler = StandardScaler() train_norm = scaler.fit_transform(train.reshape(-1,3)) val_norm = scaler.transform(val.reshape(-1,3)) test_norm = scaler.transform(test.reshape(-1,3)) # 构建时空样本 def create_dataset(data, window_size): X, y = [], [] for i in range(len(data)-window_size-pred_len): X.append(data[i:i+window_size]) y.append(data[i+window_size:i+window_size+pred_len]) return np.array(X), np.array(y) X_train, y_train = create_dataset(train_norm, seq_len) X_val, y_val = create_dataset(val_norm, seq_len) X_test, y_test = create_dataset(test_norm, seq_len) return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test, normalized_adj ``` ### 三、关键注意事项 1. **时间特征增强**：建议添加周期性时间特征如： - 星期特征：$\sin(2\pi t/7)$, $\cos(2\pi t/7)$ - 小时特征：$\sin(2\pi t/24)$, $\cos(2\pi t/24)$[^3] 2. **数据泄露预防**：确保验证集/测试集数据不参与任何预处理参数计算 3. **存储优化**：建议将处理后的数据保存为HDF5格式，提升IO效率