論文の概要: Graph-based Forecasting with Missing Data through Spatiotemporal Downsampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10634v3
• Date: Sat, 8 Jun 2024 15:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:33:30.687841
• Title: Graph-based Forecasting with Missing Data through Spatiotemporal Downsampling
• Title（参考訳）: 時空間ダウンサンプリングによる欠測データを用いたグラフベース予測
• Authors: Ivan Marisca, Cesare Alippi, Filippo Maria Bianchi,
• Abstract要約: 時系列間の関係をグラフとして表現することで、時空間グラフニューラルネットワークは印象的な結果を得る。 既存のほとんどのメソッドは、入力が常に利用可能であり、データの一部が欠落しているときに隠れたダイナミクスをキャプチャできないという、しばしば非現実的な仮定に依存しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.368893944128086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a set of synchronous time series, each associated with a sensor-point in space and characterized by inter-series relationships, the problem of spatiotemporal forecasting consists of predicting future observations for each point. Spatiotemporal graph neural networks achieve striking results by representing the relationships across time series as a graph. Nonetheless, most existing methods rely on the often unrealistic assumption that inputs are always available and fail to capture hidden spatiotemporal dynamics when part of the data is missing. In this work, we tackle this problem through hierarchical spatiotemporal downsampling. The input time series are progressively coarsened over time and space, obtaining a pool of representations that capture heterogeneous temporal and spatial dynamics. Conditioned on observations and missing data patterns, such representations are combined by an interpretable attention mechanism to generate the forecasts. Our approach outperforms state-of-the-art methods on synthetic and real-world benchmarks under different missing data distributions, particularly in the presence of contiguous blocks of missing values.
• Abstract（参考訳）: 空間におけるセンサポイントに関連付けられ、シリーズ間関係を特徴とする同期時系列の集合が与えられた場合、時空間予測の問題は各点の将来の観測を予測することからなる。 時空間グラフニューラルネットワークは、時系列間の関係をグラフとして表現することにより、顕著な結果を達成する。 それでも、既存のほとんどのメソッドは、入力が常に利用可能であり、データの一部が欠落しているときに隠された時空間的ダイナミクスを捕捉できないという、しばしば非現実的な仮定に依存している。 本研究では,階層的な時空間ダウンサンプリングによってこの問題に対処する。 入力時系列は時間と空間によって徐々に粗くなり、不均一な時間的・空間的ダイナミクスを捉える表現のプールが得られる。 観測と欠落したデータパターンに基づいて、このような表現を解釈可能な注意機構で組み合わせて予測を生成する。 提案手法は,異なるデータ分布,特に欠落した値の連続ブロックの存在下で,合成および実世界のベンチマークにおける最先端の手法よりも優れる。

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