論文の概要: On the Integration of Spatial-Temporal Knowledge: A Lightweight Approach to Atmospheric Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09695v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 03:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.449465
• Title: On the Integration of Spatial-Temporal Knowledge: A Lightweight Approach to Atmospheric Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 空間的時間的知識の統合について:大気時系列予測への軽量アプローチ
• Authors: Yisong Fu, Fei Wang, Zezhi Shao, Boyu Diao, Lin Wu, Zhulin An, Chengqing Yu, Yujie Li, Yongjun Xu,
• Abstract要約: 複雑建築における時空間知識統合の有効性を強調し,大気時系列予測(ATSF)の新たな知見を提供する。 10kパラメータと1時間のトレーニングにより、STELLAは他の高度なメソッドと比較して、5つのデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.119776558530983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have gained attention in atmospheric time series forecasting (ATSF) for their ability to capture global spatial-temporal correlations. However, their complex architectures lead to excessive parameter counts and extended training times, limiting their scalability to large-scale forecasting. In this paper, we revisit ATSF from a theoretical perspective of atmospheric dynamics and uncover a key insight: spatial-temporal position embedding (STPE) can inherently model spatial-temporal correlations even without attention mechanisms. Its effectiveness arises from the integration of geographical coordinates and temporal features, which are intrinsically linked to atmospheric dynamics. Based on this, we propose STELLA, a Spatial-Temporal knowledge Embedded Lightweight modeL for ASTF, utilizing only STPE and an MLP architecture in place of Transformer layers. With 10k parameters and one hour of training, STELLA achieves superior performance on five datasets compared to other advanced methods. The paper emphasizes the effectiveness of spatial-temporal knowledge integration over complex architectures, providing novel insights for ATSF. The code is available at https://github.com/GestaltCogTeam/STELLA.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、グローバルな時空間相関を捉えた大気時系列予測(ATSF)に注目されている。 しかし、それらの複雑なアーキテクチャは、過剰なパラメータ数とトレーニング時間を延長し、スケーラビリティを大規模予測に制限する。 本稿では,大気力学の理論的観点からATSFを再考し,空間的時間的位置埋め込み(STPE)は,注意機構がなくても本質的に空間的時間的相関をモデル化することができることを示す。 その効果は、本質的に大気力学と結びついている地理的座標と時間的特徴の統合から生じる。 そこで本研究では,STPE と MLP アーキテクチャのみをトランスフォーマー層に代えて利用し,時空間知識を組み込んだ ASTF 用組込み軽量モードである STELLA を提案する。 10kパラメータと1時間のトレーニングにより、STELLAは他の高度なメソッドと比較して、5つのデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。 本稿では,複雑なアーキテクチャに対する空間的時間的知識統合の有効性を強調し,ATSFの新たな洞察を提供する。 コードはhttps://github.com/GestaltCogTeam/STELLA.comで公開されている。

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