論文の概要: Unraveled Multilevel Transformation Networks for Predicting Sparsely-Observed Spatiotemporal Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08655v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 14:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 18:23:18.049855
• Title: Unraveled Multilevel Transformation Networks for Predicting Sparsely-Observed Spatiotemporal Dynamics
• Title（参考訳）: スパース観測時空間ダイナミクス予測のための未達成マルチレベル変換ネットワーク
• Authors: Priyabrata Saha and Saibal Mukhopadhyay
• Abstract要約: 疎分散データサイトからのデータを用いて未知のダイナミクスを予測するモデルを提案する。 合成気候データと実世界の気候データの両方を用いて、我々のアプローチの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.627823168264209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we address the problem of predicting complex, nonlinear spatiotemporal dynamics when available data is recorded at irregularly-spaced sparse spatial locations. Most of the existing deep learning models for modeling spatiotemporal dynamics are either designed for data in a regular grid or struggle to uncover the spatial relations from sparse and irregularly-spaced data sites. We propose a deep learning model that learns to predict unknown spatiotemporal dynamics using data from sparsely-distributed data sites. We base our approach on Radial Basis Function (RBF) collocation method which is often used for meshfree solution of partial differential equations (PDEs). The RBF framework allows us to unravel the observed spatiotemporal function and learn the spatial interactions among data sites on the RBF-space. The learned spatial features are then used to compose multilevel transformations of the raw observations and predict its evolution in future time steps. We demonstrate the advantage of our approach using both synthetic and real-world climate data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則な空間的位置で利用可能なデータが記録されたときに,複雑で非線形な時空間ダイナミクスを予測する問題に対処する。 時空間力学をモデル化するための既存のディープラーニングモデルのほとんどは、正規グリッド内のデータのために設計されているか、スパースや不規則に間隔を置いたデータサイトから空間関係を明らかにするのに苦労している。 疎分散データサイトからのデータを用いて,未知の時空間ダイナミクスを学習する深層学習モデルを提案する。 我々は、偏微分方程式(PDE)のメッシュフリー解によく用いられる放射基底関数(RBF)のコロケーション法に基づく。 RBFフレームワークにより、観測された時空間関数を解き、RBF空間上のデータサイト間の空間的相互作用を学習することができる。 学習された空間的特徴は、生観測のマルチレベル変換を構成し、将来の時間ステップでその進化を予測するために使用される。 合成および実世界の気候データを用いて,本手法の利点を実証する。

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