論文の概要: Spatiotemporal Graph Convolutional Recurrent Neural Network Model for
Citywide Air Pollution Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12630v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 07:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 21:31:39.131411
- Title: Spatiotemporal Graph Convolutional Recurrent Neural Network Model for
Citywide Air Pollution Forecasting
- Title（参考訳）: 都市全体の大気汚染予測のための時空間グラフ畳み込みニューラルネットワークモデル
- Authors: Van-Duc Le
- Abstract要約: 大気汚染は様々な方法で変化し、多くの複雑な要因に依存する。
画像に基づく表現は、大気汚染やその他の影響要因が自然なグラフ構造を持つため理想的ではないかもしれない。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN: Graph Convolutional Network)は、都市全体における空気質の読み出しの空間的特徴を効率的に表現することができる。
本手法は, 実環境大気汚染データを用いたハイブリッドGCN法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Citywide Air Pollution Forecasting tries to precisely predict the air quality
multiple hours ahead for the entire city. This topic is challenged since air
pollution varies in a spatiotemporal manner and depends on many complicated
factors. Our previous research has solved the problem by considering the whole
city as an image and leveraged a Convolutional Long Short-Term Memory
(ConvLSTM) model to learn the spatiotemporal features. However, an image-based
representation may not be ideal as air pollution and other impact factors have
natural graph structures. In this research, we argue that a Graph Convolutional
Network (GCN) can efficiently represent the spatial features of air quality
readings in the whole city. Specially, we extend the ConvLSTM model to a
Spatiotemporal Graph Convolutional Recurrent Neural Network (Spatiotemporal
GCRNN) model by tightly integrating a GCN architecture into an RNN structure
for efficient learning spatiotemporal characteristics of air quality values and
their influential factors. Our extensive experiments prove the proposed model
has a better performance compare to the state-of-the-art ConvLSTM model for air
pollution predicting while the number of parameters is much smaller. Moreover,
our approach is also superior to a hybrid GCN-based method in a real-world air
pollution dataset.
- Abstract（参考訳）: 都市全体の大気汚染予測は、市全体の大気質を正確に予測しようと試みている。
大気汚染は時空間的に変化し、多くの複雑な要因に依存するため、この問題は解決される。
過去の研究では,都市全体をイメージとして考慮し,コンボリューショナル・ロング・短期記憶(ConvLSTM)モデルを用いて時空間の特徴を学習することで,この問題を解決している。
しかし、大気汚染やその他の影響要因が自然グラフ構造を持つため、画像に基づく表現は理想的ではないかもしれない。
本研究では, グラフ畳み込みネットワーク (gcn) が都市全体の空気品質を読み取る空間的特徴を効率的に表現できることを考察する。
具体的には、GCNアーキテクチャをRNN構造に密に統合し、空気質値とその影響因子の時空間特性を効率よく学習することにより、ConvLSTMモデルを時空間グラフ畳み込みリカレントニューラルネットワーク(時空間GCRNN)モデルに拡張する。
提案手法は, 大気汚染予測のための最新のConvLSTMモデルと比較して, パラメータの数ははるかに少ないが, 優れた性能を示す。
また,本手法は,実世界の大気汚染データセットにおけるハイブリッドgcn法よりも優れている。
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