論文の概要: Spatio-Temporal Field Neural Networks for Air Quality Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02354v3
• Date: Thu, 6 Jun 2024 04:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:02:35.711127
• Title: Spatio-Temporal Field Neural Networks for Air Quality Inference
• Title（参考訳）: 空気質推論のための時空間ニューラルネットワーク
• Authors: Yutong Feng, Qiongyan Wang, Yutong Xia, Junlin Huang, Siru Zhong, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: 本稿では,新しいモデルSpatio-Temporal Field Neural Networkとその対応するフレームワークであるPraamidal Inferenceを提案する。 本モデルは中国本土における大気質の全国的推定における最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.582971831446647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The air quality inference problem aims to utilize historical data from a limited number of observation sites to infer the air quality index at an unknown location. Considering the sparsity of data due to the high maintenance cost of the stations, good inference algorithms can effectively save the cost and refine the data granularity. While spatio-temporal graph neural networks have made excellent progress on this problem, their non-Euclidean and discrete data structure modeling of reality limits its potential. In this work, we make the first attempt to combine two different spatio-temporal perspectives, fields and graphs, by proposing a new model, Spatio-Temporal Field Neural Network, and its corresponding new framework, Pyramidal Inference. Extensive experiments validate that our model achieves state-of-the-art performance in nationwide air quality inference in the Chinese Mainland, demonstrating the superiority of our proposed model and framework.
• Abstract（参考訳）: 空気質推定問題は、限られた観測地点からの履歴データを利用して、未知の場所で空気質指数を推定することを目的としている。 ステーションのメンテナンスコストの高さによるデータの分散性を考慮すると、優れた推論アルゴリズムはコストを効果的に削減し、データの粒度を改善できる。 時空間グラフニューラルネットワークはこの問題に対して優れた進歩を遂げているが、非ユークリッドおよび離散データ構造モデリングではそのポテンシャルが制限されている。 本研究では、新しいモデルである時空間ニューラルネットワークとそれに対応する新しいフレームワークであるピラミッド推論を提案することにより、2つの異なる時空間的視点、フィールド、グラフを組み合わせるための最初の試みを行う。 広範にわたる実験により,中国本土の大気質推定において,提案モデルと枠組みの優位性を実証した。

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