arXiv · 收录 · 原文 论文关注度1515针对能源时间序列缺失值插补，研究提出裁剪感知的目标条件化方法，在固定阈值 DP-SGD 下用 v-prediction 缓解余弦扩散调度后期低 SNR 时间步的梯度放大，并引入扩散调度感知的动态加权在裁剪前加强衰减。在五个真实能源时间序列数据集上，覆盖随机点缺失、连续块缺失、持续中断及多种缺失严重程度，该方法在匹配 DP-SGD 设置下插补效用一致优于 ε-prediction 基线。梯度诊断显示裁剪前梯度范数上尾更低、裁剪比例下降，后期低 SNR 时间步衰减更强。
