論文の概要: SAMSGL: Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning for Spatio-Temporal Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02646v3
- Date: Tue, 28 May 2024 02:57:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 04:07:24.378412
- Title: SAMSGL: Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning for Spatio-Temporal Forecasting
- Title（参考訳）: SAMSGL:時空間予測のための連続型マルチスケールグラフ学習
- Authors: Xiaobei Zou, Luolin Xiong, Yang Tang, Jürgen Kurths,
- Abstract要約: 予測性能の向上を目的としたSGL(Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning)フレームワークを提案する。
本研究では,非遅延グラフ信号の集約を容易にする一連のグラフ層を提案する。
気象・交通予測データセットについて実験を行い,その有効性と優越性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.013416216828361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spatio-temporal forecasting in various domains, like traffic prediction and weather forecasting, is a challenging endeavor, primarily due to the difficulties in modeling propagation dynamics and capturing high-dimensional interactions among nodes. Despite the significant strides made by graph-based networks in spatio-temporal forecasting, there remain two pivotal factors closely related to forecasting performance that need further consideration: time delays in propagation dynamics and multi-scale high-dimensional interactions. In this work, we present a Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning (SAMSGL) framework, aiming to enhance forecasting performance. In order to handle time delays in spatial interactions, we propose a series-aligned graph convolution layer to facilitate the aggregation of non-delayed graph signals, thereby mitigating the influence of time delays for the improvement in accuracy. To understand global and local spatio-temporal interactions, we develop a spatio-temporal architecture via multi-scale graph learning, which encompasses two essential components: multi-scale graph structure learning and graph-fully connected (Graph-FC) blocks. The multi-scale graph structure learning includes a global graph structure to learn both delayed and non-delayed node embeddings, as well as a local one to learn node variations influenced by neighboring factors. The Graph-FC blocks synergistically fuse spatial and temporal information to boost prediction accuracy. To evaluate the performance of SAMSGL, we conduct experiments on meteorological and traffic forecasting datasets, which demonstrate its effectiveness and superiority.
- Abstract（参考訳）: 交通予報や天気予報のような各領域の時空間予測は、主に伝播ダイナミクスのモデル化とノード間の高次元相互作用の取得が困難であるため、困難な取り組みである。
時空間予測におけるグラフベースのネットワークによる大きな進歩にもかかわらず、さらなる考慮を必要とする予測性能に密接に関連している2つの重要な要因は、伝搬力学における時間遅延とマルチスケールの高次元相互作用である。
本研究では,予測性能の向上を目的として,SGL(Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning)フレームワークを提案する。
空間的相互作用における時間遅延を処理するために,非遅延グラフ信号の集約を容易にする一連のグラフ畳み込み層を提案する。
グローバルな時空間相互作用と局所的な時空間相互作用を理解するために,マルチスケールグラフ学習とグラフ完全連結(Graph-FC)ブロックという,2つの重要な要素を含む時空間アーキテクチャを開発した。
マルチスケールグラフ構造学習は、遅延ノード埋め込みと非遅延ノード埋め込みの両方を学習するグローバルグラフ構造と、隣接する要因に影響されるノード変動を学習するローカルグラフ構造を含む。
Graph-FCは、空間情報と時間情報を相乗的に融合して予測精度を高める。
SAMSGLの性能を評価するため,気象・交通予測データセットの実験を行い,その有効性と優位性を示す。
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