論文の概要: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07958v3
- Date: Sun, 08 Dec 2024 10:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:50:30.830793
- Title: Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion for Precipitation Nowcasting
- Title（参考訳）: 降雨予報用グラフデュアルストリーム畳み込みアテンションフュージョン
- Authors: Lorand Vatamany, Siamak Mehrkanoon,
- Abstract要約: 降水は今,グラフシーケンス問題として再検討する。
我々のモデルでは、空間的時間的相互作用に対して異なる注意機構を用いる。
融合モジュールは両方のストリームを統合し、空間情報と時間情報を利用して精度を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4610685586329806
- License:
- Abstract: Accurate precipitation nowcasting is crucial for applications such as flood prediction, disaster management, agriculture optimization, and transportation management. While many studies have approached this task using sequence-to-sequence models, most focus on single regions, ignoring correlations between disjoint areas. We reformulate precipitation nowcasting as a spatiotemporal graph sequence problem. Specifically, we propose Graph Dual-stream Convolutional Attention Fusion, a novel extension of the graph attention network. Our model's dual-stream design employs distinct attention mechanisms for spatial and temporal interactions, capturing their unique dynamics. A gated fusion module integrates both streams, leveraging spatial and temporal information for improved predictive accuracy. Additionally, our framework enhances graph attention by directly processing three-dimensional tensors within graph nodes, removing the need for reshaping. This capability enables handling complex, high-dimensional data and exploiting higher-order correlations between data dimensions. Depthwise-separable convolutions are also incorporated to refine local feature extraction and efficiently manage high-dimensional inputs. We evaluate our model using seven years of precipitation data from Copernicus Climate Change Services, covering Europe and neighboring regions. Experimental results demonstrate superior performance of our approach compared to other models. Moreover, visualizations of seasonal spatial and temporal attention scores provide insights into the most significant connections between regions and time steps.
- Abstract（参考訳）: 洪水予報、災害管理、農業最適化、交通管理などの応用には正確な降水量計が不可欠である。
多くの研究がシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いてこの課題にアプローチしてきたが、ほとんどの研究は単一領域に焦点をあて、不連続領域間の相関を無視している。
我々は、時空間グラフシーケンス問題として降水今流を再構成する。
具体的には、グラフアテンションネットワークの新たな拡張である、グラフデュアルストリーム畳み込みアテンションフュージョンを提案する。
我々のモデルにおける二重ストリーム設計は、空間的・時間的相互作用に対して異なる注意機構を用い、それらのユニークなダイナミクスを捉えている。
ゲート融合モジュールは両方のストリームを統合し、空間情報と時間情報を利用して予測精度を向上させる。
さらに,グラフノード内の3次元テンソルを直接処理することで,グラフの注意力を高める。
この能力により、複雑な高次元データを扱うことができ、データ次元間の高次相関を利用することができる。
奥行き分離可能な畳み込みも、局所的な特徴抽出を洗練させ、高次元入力を効率的に管理するために組み込まれている。
我々は,コペルニクス気候変化サービス(Copernicus Climate Change Services)の7年間の降水データを用いて,ヨーロッパおよび近隣地域をカバーするモデルを評価する。
実験により, 他のモデルと比較して, 提案手法の優れた性能が示された。
さらに、季節的空間的および時間的注意スコアの可視化は、地域と時間ステップの間の最も重要な関係についての洞察を提供する。
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