如何将多列时空数据集转换为单列用于STNN建模？

核心思路 #

STNN的输入要求是时空序列矩阵：行对应时间步，列对应所有空间实体的特征向量扁平化后的一维拼接结果。以下针对包含x（空间坐标）、y（空间坐标）、a、b、c（观测属性）的数据集，给出具体转换方法和公式。

步骤1：单时间步的空间特征扁平化 #

假设某时间步下有n个独立空间实体（每个实体对应一行x,y,a,b,c数据）：

• 对第i个空间实体，将其所有属性合并为一维特征向量：
  v_i = [x_i, y_i, a_i, b_i, c_i]
• 将所有实体的特征向量按固定顺序拼接，得到该时间步的一维特征数组：
  S_t = [x_1, y_1, a_1, b_1, c_1, x_2, y_2, a_2, b_2, c_2, ..., x_n, y_n, a_n, b_n, c_n]
  （S_t的长度为n × 5，对应n个实体×5个属性）

步骤2：结合时间维度生成二维输入矩阵 #

假设共有T个连续时间步（从t=1到t=T）：

• 将每个时间步的一维数组S_t按时间顺序作为行堆叠，形成最终的二维输入矩阵：
  X = \begin{bmatrix} S_1 \\ S_2 \\ \vdots \\ S_T \end{bmatrix}
  （矩阵X的形状为(T, n×5)，即T行对应T个时间步，每行对应该时间步所有空间实体的扁平化特征）

关键注意事项 #

• 所有时间步的空间实体数量、顺序必须完全一致，若存在缺失实体或数据，需提前通过插值、补默认值等方式补全。
• 若x、y是固定不变的静态空间坐标（如固定传感器位置），可将其作为模型的静态特征单独输入，无需在每个时间步重复拼接，以降低输入维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hermawan Wiwid