論文の概要: Spatio-temporal Early Prediction based on Multi-objective Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04035v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 13:03:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 14:59:54.621678
- Title: Spatio-temporal Early Prediction based on Multi-objective Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 多目的強化学習に基づく時空間早期予測
- Authors: Wei Shao, Yufan Kang, Ziyan Peng, Xiao Xiao, Lei Wang, Yuhui Yang, Flora D Salim,
- Abstract要約: 森林火災、犯罪、交通渋滞などの応用において、タイムリーな予測は人命と財産を守るのに不可欠である。
本稿では,複数目的強化学習に基づくモデルを提案する。
提案手法は,3つの大規模実世界のデータセットにおいて,早期の時系列・時間予測タスクにおける既存手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.324029387605888
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accuracy and timeliness are indeed often conflicting goals in prediction tasks. Premature predictions may yield a higher rate of false alarms, whereas delaying predictions to gather more information can render them too late to be useful. In applications such as wildfires, crimes, and traffic jams, timely predictions are vital for safeguarding human life and property. Consequently, finding a balance between accuracy and timeliness is crucial. In this paper, we propose a spatio-temporal early prediction model based on Multi-Objective reinforcement learning that can either implement an optimal policy given a preference or infer the preference based on a small number of samples. The model addresses two primary challenges: 1) enhancing the accuracy of early predictions and 2) providing the optimal policy for determining the most suitable prediction time for each area. Our method demonstrates superior performance on three large-scale real-world datasets, surpassing existing methods in early spatio-temporal prediction tasks.
- Abstract（参考訳）: 正確さとタイムラインは、予測タスクの目標と矛盾することが多い。
早期の予測は誤報の頻度が高くなりうるが、より多くの情報を集めるのに遅延予測は役に立たない。
森林火災、犯罪、交通渋滞などの応用において、タイムリーな予測は人命と財産を守るのに不可欠である。
したがって、精度とタイムラインのバランスを見つけることが重要である。
本稿では,多目的強化学習に基づく時空間的早期予測モデルを提案する。
モデルは2つの主要な課題に対処する。
1【早期予測の精度の向上】
2 地域ごとに最適な予測時間を決定するための最適な政策を提供する。
提案手法は,3つの大規模実世界のデータセットにおいて,初期時空間予測タスクにおける既存手法よりも優れた性能を示す。
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