論文の概要: Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10518v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 06:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 16:44:06.977872
• Title: Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations
• Title（参考訳）: 観測なし領域の時空間予測
• Authors: Xinyu Su and Jianzhong Qi and Egemen Tanin and Yanchuan Chang and Majid Sarvi
• Abstract要約: 本研究では,歴史的観察を伴わない関心領域の時空間予測について検討した。 タスクに対してSTSMというモデルを提案する。 私たちの重要な洞察は、関心のある領域に類似している場所から学ぶことです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.805203053973772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial-temporal forecasting plays an important role in many real-world applications, such as traffic forecasting, air pollutant forecasting, crowd-flow forecasting, and so on. State-of-the-art spatial-temporal forecasting models take data-driven approaches and rely heavily on data availability. Such models suffer from accuracy issues when data is incomplete, which is common in reality due to the heavy costs of deploying and maintaining sensors for data collection. A few recent studies attempted to address the issue of incomplete data. They typically assume some data availability in a region of interest either for a short period or at a few locations. In this paper, we further study spatial-temporal forecasting for a region of interest without any historical observations, to address scenarios such as unbalanced region development, progressive deployment of sensors or lack of open data. We propose a model named STSM for the task. The model takes a contrastive learning-based approach to learn spatial-temporal patterns from adjacent regions that have recorded data. Our key insight is to learn from the locations that resemble those in the region of interest, and we propose a selective masking strategy to enable the learning. As a result, our model outperforms adapted state-of-the-art models, reducing errors consistently over both traffic and air pollutant forecasting tasks. The source code is available at https://github.com/suzy0223/STSM.
• Abstract（参考訳）: 空間時空間予測は,交通予測,大気汚染物質予測,クラウドフロー予測など,現実の多くの応用において重要な役割を果たす。 最先端の空間-時間予測モデルはデータ駆動アプローチを採用し、データ可用性に大きく依存する。 このようなモデルは、データが不完全である場合の精度の問題に苦しんでいる。 いくつかの最近の研究は不完全データの問題に対処しようとした。 彼らは典型的には、短い期間またはいくつかの場所で関心のある領域でデータ可用性を仮定する。 本稿では,非平衡領域の発達,センサの段階的展開,オープンデータの欠如といったシナリオに対処するため,歴史的観測のない領域の時空間予測について検討する。 タスクに対してSTSMというモデルを提案する。 このモデルは、データを記録した隣接領域から空間時間パターンを学習するために、対照的な学習に基づくアプローチをとる。 我々の重要な洞察は、関心領域に類似した場所から学習することであり、学習を可能にするための選択的マスキング戦略を提案する。 その結果、我々のモデルは適応型最先端モデルよりも優れており、交通および大気汚染物質の予測タスクにおける誤差が一貫して減少する。 ソースコードはhttps://github.com/suzy0223/STSMで入手できる。

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