論文の概要: Decoupling Long- and Short-Term Patterns in Spatiotemporal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09506v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 03:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 03:19:21.521214
• Title: Decoupling Long- and Short-Term Patterns in Spatiotemporal Inference
• Title（参考訳）: 時空間推論における長期パターンと短期パターンの分離
• Authors: Junfeng Hu, Yuxuan Liang, Zhencheng Fan, Yifang Yin, Ying Zhang, Roger Zimmermann
• Abstract要約: そこで本稿では,センサからの歴史的および現在の観測結果に基づいて,都市内の任意の位置情報をリアルタイムに推定することを提案する。 本手法では,短期パターンと長期パターンのモデリングを2つの主要コンポーネントに依存して分離する。 4つのパブリック・リードワールド・データセットによる実験結果から,本手法は平均絶対誤差を5%12%削減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.277516789886455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sensors are the key to sensing the environment and imparting benefits to smart cities in many aspects, such as providing real-time air quality information throughout an urban area. However, a prerequisite is to obtain fine-grained knowledge of the environment. There is a limit to how many sensors can be installed in the physical world due to non-negligible expenses. In this paper, we propose to infer real-time information of any given location in a city based on historical and current observations from the available sensors (termed spatiotemporal inference). Our approach decouples the modeling of short-term and long-term patterns, relying on two major components. Firstly, unlike previous studies that separated the spatial and temporal relation learning, we introduce a joint spatiotemporal graph attention network that learns the short-term dependencies across both the spatial and temporal dimensions. Secondly, we propose an adaptive graph recurrent network with a time skip for capturing long-term patterns. The adaptive adjacency matrices are learned inductively first as the inputs of a recurrent network to learn dynamic dependencies. Experimental results on four public read-world datasets show that our method reduces state-of-the-art baseline mean absolute errors by 5%~12%.
• Abstract（参考訳）: センサは、環境を感知し、都市全体にリアルタイムの空気質情報を提供するなど、スマートシティに多くの面でメリットを与えるための鍵です。 しかし、環境に関するきめ細かい知識を得るのが前提である。 不可解な費用のため、物理的にどれだけのセンサーをインストールできるかには限界がある。 本稿では,利用可能なセンサ(時空間推定)からの歴史的および現在の観測に基づいて,都市内の任意の位置情報をリアルタイムに推定することを提案する。 我々のアプローチは、2つの主要なコンポーネントに依存する短期パターンと長期パターンのモデリングを分離する。 まず,空間的および時間的関係学習を分離した先行研究とは異なり,空間的および時間的次元の短期的依存関係を学習する統合時空間グラフ注意ネットワークを導入する。 次に,長期パターンを捕捉するための時間スキップ付き適応グラフ再帰ネットワークを提案する。 適応的隣接行列は、動的依存を学習するための繰り返しネットワークの入力として、まず誘導的に学習される。 4つのパブリック・リードワールド・データセットによる実験結果から,本手法は平均絶対誤差を5%～12%削減することがわかった。

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