論文の概要: Dynamic Graph Learning-Neural Network for Multivariate Time Series Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03273v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 08:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 13:31:24.158325
• Title: Dynamic Graph Learning-Neural Network for Multivariate Time Series Modeling
• Title（参考訳）: 多変量時系列モデリングのための動的グラフ学習ニューラルネットワーク
• Authors: Zhuoling Li, Gaowei Zhang, Lingyu Xu and Jie Yu
• Abstract要約: 静的および動的グラフ学習ニューラルネットワーク(GL)という新しいフレームワークを提案する。 モデルはそれぞれ、データから静的グラフ行列と動的グラフ行列を取得し、長期パターンと短期パターンをモデル化する。 ほぼすべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3022070933226217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting is a challenging task because the data involves a mixture of long- and short-term patterns, with dynamic spatio-temporal dependencies among variables. Existing graph neural networks (GNN) typically model multivariate relationships with a pre-defined spatial graph or learned fixed adjacency graph. It limits the application of GNN and fails to handle the above challenges. In this paper, we propose a novel framework, namely static- and dynamic-graph learning-neural network (SDGL). The model acquires static and dynamic graph matrices from data to model long- and short-term patterns respectively. Static matric is developed to capture the fixed long-term association pattern via node embeddings, and we leverage graph regularity for controlling the quality of the learned static graph. To capture dynamic dependencies among variables, we propose dynamic graphs learning method to generate time-varying matrices based on changing node features and static node embeddings. And in the method, we integrate the learned static graph information as inductive bias to construct dynamic graphs and local spatio-temporal patterns better. Extensive experiments are conducted on two traffic datasets with extra structural information and four time series datasets, which show that our approach achieves state-of-the-art performance on almost all datasets. If the paper is accepted, I will open the source code on github.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、データが長期パターンと短期パターンの混合と変数間の動的時空間依存性を含むため、難しい課題である。 既存のグラフニューラルネットワーク(gnn)は通常、予め定義された空間グラフや学習された固定隣接グラフと多変量関係をモデル化する。 これはGNNの適用を制限し、上記の課題に対処できない。 本稿では,静的および動的グラフ学習ニューラルネットワーク(SDGL)という新しいフレームワークを提案する。 モデルは、それぞれデータから静的および動的グラフ行列を取得し、長期パターンおよび短期パターンをモデル化する。 静的マトリクスはノード埋め込みによって固定された長期関連パターンをキャプチャするために開発され、学習した静的グラフの品質を制御するためにグラフ規則性を利用する。 変数間の動的依存を捉えるために,ノードの特徴や静的なノード埋め込みに基づいて時間変化行列を生成する動的グラフ学習法を提案する。 提案手法では,学習した静的グラフ情報を帰納バイアスとして統合し,動的グラフと局所時空間パターンをよりよく構築する。 2つの交通データに付加的な構造情報と4つの時系列データセットを用いて大規模な実験を行い、我々の手法がほぼ全てのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 論文が受け入れられたら、github.comでソースコードを公開します。

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