Table 2. Experimental results of a data imputation method in RM pattern.

Models	Missing rate
	30%			40%			50%			60%			70%			80%
	MAE	RMSE	MAPE	MAE	RMSE	MAPE	MAE	RMSE	MAPE	MAE	RMSE	MAPE	MAE	RMSE	MAPE	MAE	RMSE	MAPE
MEAN	0.0321	0.0868	2.16%	0.0476	0.1100	3.28%	0.0671	0.1361	5.16%	0.0911	0.1650	7.86%	0.1206	0.1973	9.45%	0.1540	0.2306	10.98%
SVR	0.0761	0.0880	5.67%	0.0783	0.0909	5.95%	0.0789	0.0921	6.13%	0.0831	0.0965	6.87%	0.0874	0.1035	7.03%	0.0951	0.1108	7.84%
GRU-D	0.0763	0.0944	5.88%	0.0822	0.1010	6.07%	0.0908	0.1113	7.16%	0.0917	0.1120	7.05%	0.1009	0.1222	8.20%	0.1044	0.1263	8.39%
BRITS	0.0526	0.0794	3.00%	0.0550	0.0818	3.73%	0.0580	0.0849	4.07%	0.0603	0.0867	4.54%	0.0624	0.0884	4.22%	0.0660	0.0923	4.51%
GAIN	0.0361	0.0547	2.07%	0.0399	0.0613	2.19%	0.0491	0.0734	2.84%	0.0617	0.1088	4.97%	0.0948	0.1716	8.14%	0.1173	0.1881	9.48%
PC-GAIN	0.0841	0.1417	6.85%	0.0875	0.1474	7.33%	0.0926	0.1524	8.21%	0.0955	0.1543	8.59%	0.1000	0.1582	9.13%	0.1080	0.1670	10.25%
BGCP	0.0573	0.0794	3.88%	0.0572	0.0794	3.97%	0.0574	0.0795	4.10%	0.0580	0.0801	4.54%	0.0584	0.0805	4.95%	0.0592	0.0817	5.05%
GACN	0.0534	0.0768	3.26%	0.0549	0.0771	3.39%	0.0557	0.0775	3.77%	0.0562	0.0782	3.56%	0.0575	0.0789	4.17%	0.0584	0.0800	4.35%
DGCRIN	0.0463	0.0711	1.75%	0.0469	0.0715	2.47%	0.0480	0.0723	2.61%	0.0503	0.0746	2.89%	0.0517	0.0757	3.59%	0.0523	0.0761	3.35%
KG-GAN	0.0244	0.0427	1.44%	0.0254	0.0444	1.77%	0.0270	0.0454	2.22%	0.0291	0.0488	2.05%	0.0292	0.0523	2.58%	0.0309	0.0535	2.85%

Note:

Values in bold indicate the best result.