論文の概要: Temporal Graph MLP Mixer for Spatio-Temporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10214v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 14:13:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:16.082916
• Title: Temporal Graph MLP Mixer for Spatio-Temporal Forecasting
• Title（参考訳）: 時空間予測のための時間グラフMLPミキサ
• Authors: Muhammad Bilal, Luis Carretero Lopez,
• Abstract要約: T-GMM (Temporal Graph-Mixer) は、データ不足に対処するために設計されたアーキテクチャである。 モデルはノードレベルの処理とサブグラフエンコーディングを組み合わせて、局所化された空間依存をキャプチャする。 AQI、ENGRAD、PV-US、METR-LAデータセットの実験では、大きな欠落したデータが存在する場合でも、モデルが効果的に予測できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5696662871407674
• License:
• Abstract: Spatiotemporal forecasting is critical in applications such as traffic prediction, climate modeling, and environmental monitoring. However, the prevalence of missing data in real-world sensor networks significantly complicates this task. In this paper, we introduce the Temporal Graph MLP-Mixer (T-GMM), a novel architecture designed to address these challenges. The model combines node-level processing with patch-level subgraph encoding to capture localized spatial dependencies while leveraging a three-dimensional MLP-Mixer to handle temporal, spatial, and feature-based dependencies. Experiments on the AQI, ENGRAD, PV-US and METR-LA datasets demonstrate the model's ability to effectively forecast even in the presence of significant missing data. While not surpassing state-of-the-art models in all scenarios, the T-GMM exhibits strong learning capabilities, particularly in capturing long-range dependencies. These results highlight its potential for robust, scalable spatiotemporal forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測は交通予測、気候モデリング、環境モニタリングなどの応用において重要である。 しかし、現実のセンサネットワークにおける欠落したデータの頻度は、このタスクを著しく複雑にしている。 本稿では,これらの課題に対処するための新しいアーキテクチャであるテンポラルグラフMLP-Mixer(T-GMM)を紹介する。 このモデルは、ノードレベルの処理とパッチレベルのサブグラフエンコーディングを組み合わせて、局所化された空間依存をキャプチャし、時間的、空間的、特徴ベースの依存関係を処理するために3次元のMLP-Mixerを活用する。 AQI、ENGRAD、PV-US、METR-LAデータセットの実験は、重要な欠落データが存在する場合でも、モデルを効果的に予測する能力を示している。 T-GMMはあらゆるシナリオにおいて最先端のモデルを超えないが、特に長距離依存のキャプチャにおいて、強力な学習能力を示す。 これらの結果は、堅牢でスケーラブルな時空間予測の可能性を強調している。

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