論文の概要: DSGNN: A Dual-View Supergrid-Aware Graph Neural Network for Regional Air Quality Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01975v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 14:16:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 16:09:04.863195
- Title: DSGNN: A Dual-View Supergrid-Aware Graph Neural Network for Regional Air Quality Estimation
- Title（参考訳）: DSGNN:地域空気質推定のためのデュアルビュー超グリッド対応グラフニューラルネットワーク
- Authors: Xin Zhang, Ling Chen, Xing Tang, Hongyu Shi,
- Abstract要約: 既存の大気質推定手法では, 研究領域を不整合格子領域に分割する。
本稿では,地域空気質評価のためのDual-view Supergrid-aware Graph Neural Network (DSGNN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.984822182514687
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Air quality estimation can provide air quality for target regions without air quality stations, which is useful for the public. Existing air quality estimation methods divide the study area into disjointed grid regions, and apply 2D convolution to model the spatial dependencies of adjacent grid regions based on the first law of geography, failing to model the spatial dependencies of distant grid regions. To this end, we propose a Dual-view Supergrid-aware Graph Neural Network (DSGNN) for regional air quality estimation, which can model the spatial dependencies of distant grid regions from dual views (i.e., satellite-derived aerosol optical depth (AOD) and meteorology). Specifically, images are utilized to represent the regional data (i.e., AOD data and meteorology data). The dual-view supergrid learning module is introduced to generate supergrids in a parameterized way. Based on the dual-view supergrids, the dual-view implicit correlation encoding module is introduced to learn the correlations between pairwise supergrids. In addition, the dual-view message passing network is introduced to implement the information interaction on the supergrid graphs and images. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate that DSGNN achieves the state-of-the-art performances on the air quality estimation task, outperforming the best baseline by an average of 19.64% in MAE.
- Abstract（参考訳）: 大気質評価は, 大気質評価局を使わずに, 対象地域の大気質を評価できる。
既存の大気質推定法では, 研究領域を不整合格子領域に分割し, 地理の第1法則に基づく隣接格子領域の空間依存性のモデル化に2次元畳み込みを適用し, 遠隔格子領域の空間依存性のモデル化に失敗する。
この目的のために,2つのビュー(衛星由来のエアロゾル光深度(AOD)と気象学)から離れたグリッド領域の空間依存性をモデル化できる,地域空気質推定のためのDual-view Supergrid-aware Graph Neural Network (DSGNN)を提案する。
具体的には、画像を用いて地域データ(AODデータと気象データ)を表現している。
双対ビュー超グリッド学習モジュールはパラメータ化された方法で超格子を生成するために導入された。
双対ビュー超格子に基づいて、双対ビュー暗黙相関符号化モジュールを導入し、対の超格子間の相関を学習する。
さらに、スーパーグリッドグラフや画像上での情報インタラクションを実装するために、デュアルビューメッセージパッシングネットワークを導入している。
2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、DSGNNが大気質の推定タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成し、MAEの平均19.64%のベースラインを上回っていることを示している。
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