缺失值处理（GPU 并行加速）

识别、标记与处理数据缺失：区分为"通信中断"、"传感器故障"、"主动剔除"与"未采集"。

所有时间序列入库前的必做步骤；缺失原因是判断数据可用性的关键。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。

缺失原因分类、最长可容忍 gap、是否允许插补；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。