論文の概要: It is all Connected: A New Graph Formulation for Spatio-Temporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13177v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 11:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 14:47:04.935395
• Title: It is all Connected: A New Graph Formulation for Spatio-Temporal Forecasting
• Title（参考訳）: 全て接続:時空間予測のための新しいグラフ定式化
• Authors: Lars {\O}degaard Bentsen, Narada Dilp Warakagoda, Roy Stenbro, Paal Engelstad
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)ネットワークを用いて時間的および空間的依存関係を学習するためのフレームワークを提案する。 GNNは、すべてのサンプルをグラフ内の独自のノードとして表現する。 このフレームワークは時間次元に沿った測定を必要としないため、データサンプリングの計算を必要とせずに、不規則な時系列、異なる周波数、または欠落データを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.278093617645299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With an ever-increasing number of sensors in modern society, spatio-temporal time series forecasting has become a de facto tool to make informed decisions about the future. Most spatio-temporal forecasting models typically comprise distinct components that learn spatial and temporal dependencies. A common methodology employs some Graph Neural Network (GNN) to capture relations between spatial locations, while another network, such as a recurrent neural network (RNN), learns temporal correlations. By representing every recorded sample as its own node in a graph, rather than all measurements for a particular location as a single node, temporal and spatial information is encoded in a similar manner. In this setting, GNNs can now directly learn both temporal and spatial dependencies, jointly, while also alleviating the need for additional temporal networks. Furthermore, the framework does not require aligned measurements along the temporal dimension, meaning that it also naturally facilitates irregular time series, different sampling frequencies or missing data, without the need for data imputation. To evaluate the proposed methodology, we consider wind speed forecasting as a case study, where our proposed framework outperformed other spatio-temporal models using GNNs with either Transformer or LSTM networks as temporal update functions.
• Abstract（参考訳）: 現代の社会ではセンサが増え続けているため、時空間の時系列予測は、未来に関する情報決定を行うデファクトツールになっている。 ほとんどの時空間予測モデルは、通常、空間的および時間的依存を学習する異なるコンポーネントから構成される。 一般的な手法では、空間的位置間の関係を捉えるためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いるが、リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような別のネットワークは時間的相関を学習する。 記録されたすべてのサンプルをグラフ内の独自のノードとして表現することにより、特定の位置のすべての測定を単一ノードとして表現するのではなく、時間的および空間的情報を同様の方法で符号化する。 この設定では、GNNは時間的依存と空間的依存の両方を直接学習すると同時に、追加の時間的ネットワークの必要性を軽減することができる。 さらに、フレームワークは時間次元に沿って整列した測定を必要とせず、データインプテーションを必要とせずに、不規則な時系列や異なるサンプリング周波数、データの欠落を自然に促進する。 提案手法を評価するために,提案手法は風速予測をケーススタディとみなし,提案手法はトランスフォーマネットワークとLSTMネットワークを時間的更新関数として用いた他の時空間モデルよりも優れた性能を示した。

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