論文の概要: Where and How to Improve Graph-based Spatio-temporal Predictors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01701v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 12:55:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 16:28:29.394067
- Title: Where and How to Improve Graph-based Spatio-temporal Predictors
- Title(参考訳): グラフベースの時空間予測器の場所と方法
- Authors: Daniele Zambon, Cesare Alippi
- Abstract要約: 本稿では、予測モデルの最適性とフレーム分析を評価するために、AZ時相と呼ばれる新しい残差相関解析を提案する。
提案したAZ分析は, モデルの改良が可能な時空領域を発見する上で, 有用な資産である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.407150082045636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a novel residual correlation analysis, called
AZ-analysis, to assess the optimality of spatio-temporal predictive models. The
proposed AZ-analysis constitutes a valuable asset for discovering and
highlighting those space-time regions where the model can be improved with
respect to performance. The AZ-analysis operates under very mild assumptions
and is based on a spatio-temporal graph that encodes serial and functional
dependencies in the data; asymptotically distribution-free summary statistics
identify existing residual correlation in space and time regions, hence
localizing time frames and/or communities of sensors, where the predictor can
be improved.
- Abstract(参考訳): 本稿では,時空間予測モデルの最適性を評価するために,新しい残差相関解析 az- analysis を提案する。
提案したAZ分析は, モデルの改良が可能な時空領域の発見と強調を行う上で, 有用な資産である。
az分析は非常に穏やかな仮定の下で動作し、データ内の直列および機能的な依存関係をエンコードする時空間グラフに基づいている。
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