Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spatial Graph Coarsening: Weather and Weekday Prediction with London's Bike-Sharing Service using GNN

論文の概要: Spatial Graph Coarsening: Weather and Weekday Prediction with London's Bike-Sharing Service using GNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16122v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 16:21:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-31 12:54:57.665690
Title: Spatial Graph Coarsening: Weather and Weekday Prediction with London's Bike-Sharing Service using GNN
Title（参考訳）: 空間グラフの粗大化:GNNを用いたロンドンの自転車シェアリングサービスによる天気・平日予測
Authors: Yuta Sato, Pak Hei Lam, Shruti Gupta, Fareesah Hussain
Abstract要約: 本研究は,ロンドンにおける1日の天気と平日の予測にグラフニューラルネットワーク(GNN)を導入した。自転車駅周辺における土地利用特性のノード特性と世帯数から,提案モデルは,クロスエントロピー損失および検証データセットの精度において,ベースラインモデルよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduced the use of Graph Neural Network (GNN) for predicting the weather and weekday of a day in London, from the dataset of Santander Cycles bike-sharing system as a graph classification task. The proposed GNN models newly introduced (i) a concatenation operator of graph features with trained node embeddings and (ii) a graph coarsening operator based on geographical contiguity, namely "Spatial Graph Coarsening". With the node features of land-use characteristics and number of households around the bike stations and graph features of temperatures in the city, our proposed models outperformed the baseline model in cross-entropy loss and accuracy of the validation dataset.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Santander Cyclesの自転車シェアリングシステムのデータセットをグラフ分類タスクとして,ロンドンにおける1日の天気と平日を予測するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を導入した。新たに導入されたGNNモデル (i)ノード埋め込みを訓練したグラフ特徴の連結演算子 (ii)地理的連続性に基づくグラフ粗粒化演算子、すなわち「空間グラフ粗粒化」自転車駅周辺における土地利用特性のノード特性と世帯数,都市内の気温のグラフ特徴により,提案手法は相互エントロピー損失とバリデーションデータセットの精度において,ベースラインモデルよりも優れていた。

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