論文の概要: SpecSTG: A Fast Spectral Diffusion Framework for Probabilistic
Spatio-Temporal Traffic Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08119v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 05:23:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 15:01:27.287952
- Title: SpecSTG: A Fast Spectral Diffusion Framework for Probabilistic
Spatio-Temporal Traffic Forecasting
- Title（参考訳）: SpecSTG:確率的時空間トラフィック予測のための高速スペクトル拡散フレームワーク
- Authors: Lequan Lin, Dai Shi, Andi Han, Junbin Gao
- Abstract要約: 交通時間グラフ(STG)学習の重要な応用は、伝統的に正確な点推定のための決定論的モデルに依存してきた。
交通データに固有の空間依存性や系統的パターンをよりよく活用するための新しいスペクトル拡散フレームワークであるSpecSTGを提案する。
本研究では,未来時系列のフーリエ表現を生成し,学習過程を空間情報に富んだスペクトル領域に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.290102818872526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic forecasting, a crucial application of spatio-temporal graph (STG)
learning, has traditionally relied on deterministic models for accurate point
estimations. Yet, these models fall short of identifying latent risks of
unexpected volatility in future observations. To address this gap,
probabilistic methods, especially variants of diffusion models, have emerged as
uncertainty-aware solutions. However, existing diffusion methods typically
focus on generating separate future time series for individual sensors in the
traffic network, resulting in insufficient involvement of spatial network
characteristics in the probabilistic learning process. To better leverage
spatial dependencies and systematic patterns inherent in traffic data, we
propose SpecSTG, a novel spectral diffusion framework. Our method generates the
Fourier representation of future time series, transforming the learning process
into the spectral domain enriched with spatial information. Additionally, our
approach incorporates a fast spectral graph convolution designed for Fourier
input, alleviating the computational burden associated with existing models.
Numerical experiments show that SpecSTG achieves outstanding performance with
traffic flow and traffic speed datasets compared to state-of-the-art baselines.
The source code for SpecSTG is available at
https://anonymous.4open.science/r/SpecSTG.
- Abstract（参考訳）: 時空間グラフ(STG)学習の重要な応用である交通予測は、伝統的に正確な点推定のための決定論的モデルに依存してきた。
しかし、これらのモデルは将来の観測で予期せぬボラティリティの潜在的なリスクを特定するのに不足している。
このギャップに対処するため、確率的手法、特に拡散モデルの変種は不確実性を考慮した解として現れた。
しかし,既存の拡散手法では,トラヒックネットワーク内の個々のセンサに対して,将来的な時系列生成に重点を置いているため,確率的学習過程における空間ネットワーク特性の関与が不十分である。
交通データに固有の空間的依存関係と体系的パターンをよりよく活用するために,新しいスペクトル拡散フレームワークSpecSTGを提案する。
本手法は,将来の時系列のフーリエ表現を生成し,空間情報に富むスペクトル領域へ学習過程を変換する。
さらに,フーリエ入力用に設計された高速スペクトルグラフ畳み込みを取り入れ,既存モデルに関連する計算負荷を軽減する。
数値実験によりspecstgは、最先端のベースラインと比較して、トラフィックフローとトラヒックスピードデータセットで優れた性能を達成していることが示された。
SpecSTGのソースコードはhttps://anonymous.4open.science/r/SpecSTGで入手できる。
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