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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22474v2
• Date: Tue, 26 Aug 2025 19:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 16:59:50.490603
• 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,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるグラフ注意と時間的畳み込みを統合した新しい時系列予測モデルDSTを提案する。 電力需要、気象指標、炭素強度、大気汚染などの実世界の都市データセットの実験は、DSTの有効性を実証している。 本手法は,最先端の時系列予測モデルよりも長期予測精度が平均2.89%から9.10%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8292841621378844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-term forecasting of multivariate urban data poses a significant challenge due to the complex spatiotemporal dependencies inherent in such datasets. This paper presents DST, a novel multivariate time-series forecasting model that integrates graph attention and temporal convolution within a Graph Neural Network (GNN) to effectively capture spatial and temporal dependencies, respectively. To enhance model performance, we apply a decomposition-based preprocessing step that isolates trend, seasonal, and residual components of the time series, enabling the learning of distinct graph structures for different time-series components. Extensive experiments on real-world urban datasets, including electricity demand, weather metrics, carbon intensity, and air pollution, demonstrate the effectiveness of DST across a range of forecast horizons, from several days to one month. Specifically, our approach achieves an average improvement of 2.89% to 9.10% in long-term forecasting accuracy over state-of-the-art time-series forecasting models.
• Abstract（参考訳）: 多変量都市データの長期予測は、そのようなデータセットに固有の複雑な時空間的依存関係のため、大きな課題となる。 本稿では,グラフアテンションと時間的畳み込みをグラフニューラルネットワーク(GNN)内で統合し,空間的および時間的依存関係を効果的に把握する多変量時系列予測モデルDSTを提案する。 モデル性能を向上させるために,時系列の傾向,季節,残留成分を分離し,異なる時系列成分に対する異なるグラフ構造を学習する分解ベース前処理ステップを適用した。 電力需要、気象指標、炭素強度、大気汚染など、現実世界の都市データセットに関する大規模な実験は、数日から1ヶ月の間、様々な予測地平線におけるDSTの有効性を実証している。 具体的には,現状の時系列予測モデルよりも長期予測精度が2.89%から9.10%向上した。

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