論文の概要: Forecasting Multivariate Urban Data via Decomposition and Spatio-Temporal Graph Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22474v1
• Date: Wed, 28 May 2025 15:24:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.692324
• Title: Forecasting Multivariate Urban Data via Decomposition and Spatio-Temporal Graph Analysis
• Title（参考訳）: 多変量都市データの分解と時空間グラフ解析による予測
• Authors: Amirhossein Sohrabbeig, Omid Ardakanian, Petr Musilek,
• Abstract要約: 本稿では,高度なグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた多変量時系列予測モデルを提案する。 提案モデルでは, 予測の精度と解釈可能性を高めるために, 分解前処理ステップ, 孤立傾向, 季節, 残留成分を組み込んだ。 結果は、スマートインフラストラクチャシステムを最適化するモデルの可能性を強調し、エネルギー効率の高い都市開発と公共福祉の強化に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1301560294088318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The forecasting of multivariate urban data presents a complex challenge due to the intricate dependencies between various urban metrics such as weather, air pollution, carbon intensity, and energy demand. This paper introduces a novel multivariate time-series forecasting model that utilizes advanced Graph Neural Networks (GNNs) to capture spatial dependencies among different time-series variables. The proposed model incorporates a decomposition-based preprocessing step, isolating trend, seasonal, and residual components to enhance the accuracy and interpretability of forecasts. By leveraging the dynamic capabilities of GNNs, the model effectively captures interdependencies and improves the forecasting performance. Extensive experiments on real-world datasets, including electricity usage, weather metrics, carbon intensity, and air pollution data, demonstrate the effectiveness of the proposed approach across various forecasting scenarios. The results highlight the potential of the model to optimize smart infrastructure systems, contributing to energy-efficient urban development and enhanced public well-being.
• Abstract（参考訳）: 多変量都市データの予測は、気象、大気汚染、炭素強度、エネルギー需要といった様々な都市指標間の複雑な依存関係のため、複雑な課題を示す。 本稿では,高度なグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて時系列変数間の空間的依存関係を推定する,新しい多変量時系列予測モデルを提案する。 提案モデルでは, 予測の精度と解釈可能性を高めるために, 分解前処理ステップ, 孤立傾向, 季節, 残留成分を組み込んだ。 GNNの動的機能を活用することで、モデルが相互依存を効果的に捕捉し、予測性能を向上させる。 電気利用、気象メトリクス、炭素強度、大気汚染データを含む実世界のデータセットに関する大規模な実験は、様々な予測シナリオで提案されたアプローチの有効性を実証している。 結果は、スマートインフラストラクチャシステムを最適化するモデルの可能性を強調し、エネルギー効率の高い都市開発と公共福祉の強化に寄与する。

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