Abstract: D. Kobiela, J. Kobiela, A. Kurowski, A. Landowska (2026)

Missing data significantly hampers the analysis of time series in operational monitoring, environmental sensing, and many other domains. We present uniTS-MissRecoPred, an open-source Python library that standardizes re construction (imputation of missing values inside the observed horizon) and links it to forecasting (prediction beyond the training segment). For controlled experiments, the software introduces synthetic missingness under Missing Completely At Random (MCAR), Missing At Random (MAR), and Missing Not At Random (MNAR) mech anisms with configurable rates, including the possibility of adding new mechanisms; researchers may also supply their own series that already contain gaps so that the missingness pattern is dictated by the data rather than the built-in generators. The distribution integrates more than twenty reconstruction methods spanning simple impu tation, interpolation, statistical modeling, and Stable Diffusion inpainting with time-series-to-image encodings, reports reconstruction error selectable in configuration, and shows the results in a dashboard. A downstream stage trains and evaluates eleven forecasting families (twelve selectable identifiers), reports prediction error on held-out horizons, and exposes paired dashboards; dashboards report both reconstruction fidelity and downstream error metrics under multiple missingness settings. Resource usage (time, CPU, RAM, GPU memory) is logged; reconstruction dashboards rank models with a weighted combined score that balances normalized error against normalized compute cost. Reproducibility is supported through versioned YAML configuration, a documented programmatic API, optional runtime or entry-point registration of new models without forking the repository, and worked examples on open datasets (industrial boiler outlet temperatures and vibration traces).

Please note: The abstracts of the bibliography database may underly other copyrights.

Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

uniTS-MissRecoPred: framework for degradation and reconstruction of univariate time series with missing values to improve forecasting effectiveness