論文の概要: Spatio-Temporal Functional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05665v1
• Date: Fri, 11 Sep 2020 21:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 21:07:31.839542
• Title: Spatio-Temporal Functional Neural Networks
• Title（参考訳）: 時空間機能ニューラルネットワーク
• Authors: Aniruddha Rajendra Rao, Qiyao Wang, Haiyan Wang, Hamed Khorasgani, Chetan Gupta
• Abstract要約: 本稿では,多くの研究者によって有効性が証明された時間回帰モデルであるニューラル・ファンクショナル・ネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。 提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.73856529960872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explosive growth in spatio-temporal data and its wide range of applications have attracted increasing interests of researchers in the statistical and machine learning fields. The spatio-temporal regression problem is of paramount importance from both the methodology development and real-world application perspectives. Given the observed spatially encoded time series covariates and real-valued response data samples, the goal of spatio-temporal regression is to leverage the temporal and spatial dependencies to build a mapping from covariates to response with minimized prediction error. Prior arts, including the convolutional Long Short-Term Memory (CovLSTM) and variations of the functional linear models, cannot learn the spatio-temporal information in a simple and efficient format for proper model building. In this work, we propose two novel extensions of the Functional Neural Network (FNN), a temporal regression model whose effectiveness and superior performance over alternative sequential models have been proven by many researchers. The effectiveness of the proposed spatio-temporal FNNs in handling varying spatial correlations is demonstrated in comprehensive simulation studies. The proposed models are then deployed to solve a practical and challenging precipitation prediction problem in the meteorology field.
• Abstract（参考訳）: 時空間データとその幅広い応用における爆発的成長は、統計学や機械学習の分野で研究者の関心を集めている。 時空間回帰問題は方法論開発と実世界のアプリケーションの観点から最も重要である。 観測された空間符号化時系列共変量と実数値応答データサンプルを考えると、時空間回帰の目的は、時間的および空間的依存性を利用して、コ変量から応答へのマッピングを最小化された予測誤差で構築することである。 畳み込み長短期記憶(CovLSTM)や機能線形モデルのバリエーションを含む先行技術は、適切なモデル構築のための単純かつ効率的なフォーマットで時空間情報を学習することはできない。 本研究では,時間回帰モデルである関数ニューラルネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。 空間相関の異なる空間相関処理における時空間FNNの有効性を総合シミュレーション研究で実証した。 提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。

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