論文の概要: Advancing Spatiotemporal Prediction using Artificial Intelligence: Extending the Framework of Geographically and Temporally Weighted Neural Network (GTWNN) for Differing Geographical and Temporal Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22751v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:38:09.973228
• Title: Advancing Spatiotemporal Prediction using Artificial Intelligence: Extending the Framework of Geographically and Temporally Weighted Neural Network (GTWNN) for Differing Geographical and Temporal Contexts
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた時空間予測の時空間化:地理・時空間文脈の識別のための地理・時空間重み付きニューラルネットワーク(GTWNN)の枠組みの拡張
• Authors: Nicholas Robert Fisk, Matthew Ng Kok Ming, Zahratu Shabrina,
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(ANN)の数学的枠組みを拡張して予測犯罪モデルを改善することを目的とした論文。 我々は、地理的および時間的に重み付けられた回帰WRを解き、それをロンドン犯罪データに適用するための新しいアプローチを定式化した。 その結果,提案手法の仮定と近似の妥当性を裏付ける高精度な予測評価スコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper aims at improving predictive crime models by extending the mathematical framework of Artificial Neural Networks (ANNs) tailored to general spatiotemporal problems and appropriately applying them. Recent advancements in the geospatial-temporal modelling field have focused on the inclusion of geographical weighting in their deep learning models to account for nonspatial stationarity, which is often apparent in spatial data. We formulate a novel semi-analytical approach to solving Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR), and applying it to London crime data. The results produce high-accuracy predictive evaluation scores that affirm the validity of the assumptions and approximations in the approach. This paper presents mathematical advances to the Geographically and Temporally Weighted Neural Network (GTWNN) framework, which offers a novel contribution to the field. Insights from past literature are harmoniously employed with the assumptions and approximations to generate three mathematical extensions to GTWNN's framework. Combinations of these extensions produce five novel ANNs, applied to the London and Detroit datasets. The results suggest that one of the extensions is redundant and is generally surpassed by another extension, which we term the history-dependent module. The remaining extensions form three novel ANN designs that pose potential GTWNN improvements. We evaluated the efficacy of various models in both the London and Detroit crime datasets, highlighting the importance of accounting for specific geographic and temporal characteristics when selecting modelling strategies to improve model suitability. In general, the proposed methods provide the foundations for a more context-aware, accurate, and robust ANN approach in spatio-temporal modelling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般的な時空間問題に適したニューラルネットワーク(ANN)の数学的枠組みを拡張し,適切な適用を行うことで,予測犯罪モデルを改善することを目的とする。 時空間モデリング分野の最近の進歩は、空間データによく見られる非空間的定常性を考慮した深層学習モデルに地理的重み付けを取り入れることに焦点を当てている。 我々は、GTWR(Geographically and Temporally Weighted Regression)を解き、それをロンドン犯罪データに適用するための、新たな半解析的アプローチを定式化した。 その結果,提案手法の仮定と近似の妥当性を裏付ける高精度な予測評価スコアが得られた。 本稿では,GTWNN(Geographically and Temporally Weighted Neural Network)フレームワークの数学的進歩について述べる。 過去の文献からの洞察は、GTWNNのフレームワークに3つの数学的拡張を生成するための仮定と近似を調和的に採用している。 これらの拡張を組み合わせることで、5つの新しいANNが作成され、ロンドンとデトロイトのデータセットに適用される。 結果は、拡張の1つは冗長であり、一般的には履歴依存加群と呼ばれる別の拡張によって超えられていることを示唆している。 残りの拡張は、GTWNNの改善をもたらす3つの新しいANNデザインを形成する。 ロンドンとデトロイトの犯罪データセットにおける各種モデルの有効性を評価し、モデル適合性を向上させるためのモデル選択戦略を選択する際に、特定の地理的・時間的特徴を考慮に入れることの重要性を強調した。 一般に,提案手法は時空間モデリングにおける文脈認識,正確,堅牢なANN手法の基礎を提供する。

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