什么是时间池化（TP）

时间池化（Temporal Pooling，简称TP）是针对时间序列数据的一种处理方法，主要用于捕捉数据中的时间依赖关系，并从中提取有用的特征。在人工神经网络中，特别是在处理时序数据时，时间池化是一种重要的技术手段。时间池化的一个典型应用是在全连接时空图模型（FC-STGNN）中，它通过移动-池化GNN层来更新节点特征，并应用时间池化以获得高级传感器特征。

时间池化的主要功能在于减少时间序列数据的维度，同时保留关键的时间特性。通过这种方式，不仅可以降低计算成本，还能提高模型的泛化能力。时间池化在不同的上下文中有不同的实现方式和技术细节，但核心目的都是为了提高模型对时间序列数据的理解和处理能力。例如，在一些特定的应用场景中，时间池化可能涉及到对时间序列数据的降维、特征提取以及噪声去除等操作，以优化后续的数据处理流程。