预测抗流动过程中感染的数量对政府制定抗流动策略极为有益，尤其是在细粒度的地理单位中。以前的工作着重于低空间分辨率预测，例如县级和预处理数据到同一地理水平，这将失去一些有用的信息。在本文中，我们提出了一个基于两个地理水平的数据，用于社区级别的COVID-19预测，该模型（FGC-COVID）基于数据。我们使用比社区更细粒度的地理水平（CBG）之间的人口流动数据来构建图形，并使用图形神经网络（GNN）构建图形并捕获CBG之间的依赖关系。为了预测，为了预测更细粒度的模式，引入了空间加权聚合模块，以将CBG的嵌入基于其地理隶属关系和空间自相关，将CBG的嵌入到社区水平上。在300天LA COVID-19数据中进行的大量实验表明，我们的模型的表现优于社区级Covid-19预测的现有预测模型。

流行预测是有效控制流行病的关键，并帮助世界缓解威胁公共卫生的危机。为了更好地了解流行病的传播和演变，我们提出了Epignn，这是一种基于图神经网络的流行病预测模型。具体而言，我们设计了一个传输风险编码模块，以表征区域在流行过程中的局部和全局空间效应，并将其纳入模型。同时，我们开发了一个区域感知的图形学习者（RAGL），该图形将传播风险，地理依赖性和时间信息考虑在内，以更好地探索时空依赖性，并使地区意识到相关地区的流行状况。 RAGL还可以与外部资源（例如人类流动性）相结合，以进一步提高预测性能。对五个现实世界流行有关的数据集（包括流感和Covid-19）进行的全面实验证明了我们提出的方法的有效性，并表明Epignn在RMSE中优于最先进的基线。

Pandemic(epidemic) modeling, aiming at disease spreading analysis, has always been a popular research topic especially following the outbreak of COVID-19 in 2019. Some representative models including SIR-based deep learning prediction models have shown satisfactory performance. However, one major drawback for them is that they fall short in their long-term predictive ability. Although graph convolutional networks (GCN) also perform well, their edge representations do not contain complete information and it can lead to biases. Another drawback is that they usually use input features which they are unable to predict. Hence, those models are unable to predict further future. We propose a model that can propagate predictions further into the future and it has better edge representations. In particular, we model the pandemic as a spatial-temporal graph whose edges represent the transition of infections and are learned by our model. We use a two-stream framework that contains GCN and recursive structures (GRU) with an attention mechanism. Our model enables mobility analysis that provides an effective toolbox for public health researchers and policy makers to predict how different lock-down strategies that actively control mobility can influence the spread of pandemics. Experiments show that our model outperforms others in its long-term predictive power. Moreover, we simulate the effects of certain policies and predict their impacts on infection control.

在本文中，我们介绍了时间多解决图形神经网络（TMGNN），这是两个学会构建多尺度和多分辨率图结构的第一个体系结构，并结合了时间序列信号以捕获动态图的时间变化。我们已经将我们提出的模型应用于预测流行病和大流行病的任务，该模型是根据几个欧洲国家从实际的covid-19-19-19大流行病和水痘流行中收集的历史时间序列数据，并获得了与其他竞争性的结果相比，与其他竞争性的结果相比先前的最新时间架构和图形学习算法。我们已经表明，捕获图的多尺度和多分辨率结构对于提取本地或全球信息很重要，这些信息在理解全球流行病（例如covid-9）的动态中起着至关重要世界。我们的工作为预测和减轻未来的流行病和流行病带来了有希望的研究方向。

Covid-19的反复暴发对全球社会产生了持久的影响，该社会呼吁使用具有早期可用性的各种数据来预测大流行波。现有的预测模型可以预测使用移动性数据的第一次爆发浪潮可能不适用于多波预测，因为美国和日本的证据表明，不同波浪之间的流动性模式在感染情况下与波动表现出不同的关系。因此，为了预测多波大流行，我们提出了一个基于社会意识的图形神经网络（SAB-GNN），它考虑了与症状相关的Web搜索频率的衰减，以捕获多个波浪中公共意识的变化。我们的模型结合了GNN和LSTM，以建模城市地区之间的复杂关系，跨区域的移动性模式，Web搜索历史记录和未来的Covid-19感染。我们训练我们的模型，从2020年4月至2021年5月，在雅虎日本公司根据严格的隐私保护规则中收集的四个大流行浪潮中，使用其移动性和Web搜索数据来预测东京地区的未来大流行爆发。结果证明了我们的模型优于最先进的基线，例如ST-GNN，MPNN和GraphLSTM。尽管我们的模型在计算上并不昂贵（只有3层和10个隐藏的神经元），但提出的模型使公共机构能够预料并为将来的大流行爆发做准备。

对传染病疾病的准确预测是有效控制该地区流行病的关键。大多数现有方法忽略了区域之间的潜在动态依赖性或区域之间的时间依赖性和相互依存关系的重要性。在本文中，我们提出了一个内部和内部嵌入式融合网络（SEFNET），以改善流行病预测性能。 SEFNET由两个平行模块组成，分别是嵌入模块的系列间嵌入模块。在嵌入模块的串间嵌入模块中，提出了一个多尺度的统一卷积组件，称为“区域感知卷积”，该组件与自我发挥作用，以捕获从多个区域获得的时间序列之间捕获动态依赖性。内部嵌入模块使用长期的短期内存来捕获每个时间序列中的时间关系。随后，我们学习了两个嵌入的影响度，并将它们与参数矩阵融合法融合在一起。为了进一步提高鲁棒性，Sefnet还与非线性神经网络并行整合了传统的自回归组件。在四个现实世界流行有关的数据集上进行的实验表明，SEFNET具有有效性，并且表现优于最先进的基线。

建模传染病传播的时空性质可以提供有用的直觉，以了解疾病传播的时变方面，并且在人们的行动模式中观察到的潜在的复杂空间依赖性。此外，可以利用县级多相关时间序列信息，以便在单个时间序列进行预测。添加到这一挑战是实时数据常常偏离单向高斯分布假设，并且可以显示一些复杂的混合模式。由此激励，我们开发了一种基于深度学习的时间序列模型，用于自动回归混合密度动态扩散网络（ARM3DNet）的概率预测，其认为人们的移动性和疾病在动态定向图上传播。实现高斯混合模型层以考虑从多个相关时间序列学习的实时数据的多模式性质。我们展示了我们的模型，当由于动态协变量特征和混合成分的最佳组合培训时，可以超越传统的统计和深度学习模式，以预测美国县级的Covid-19死亡和案例的数量。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

交通预测对于新时代智能城市的交通建设至关重要。但是，流量数据的复杂空间和时间依赖性使流量预测极具挑战性。大多数现有的流量预测方法都依赖于预定义的邻接矩阵来对时空依赖性建模。但是，道路交通状态是高度实时的，因此邻接矩阵应随着时间的推移而动态变化。本文介绍了一个新的多空间融合图复发网络（MSTFGRN），以解决上述问题。该网络提出了一种数据驱动的加权邻接矩阵生成方法，以补偿预定义的邻接矩阵未反映的实时空间依赖性。它还通过在不同矩的平行时空关系上执行新的双向时空融合操作来有效地学习隐藏的时空依赖性。最后，通过将全局注意机制集成到时空融合模块中，同时捕获了全局时空依赖性。对四个大型现实世界流量数据集进行的广泛试验表明，与替代基线相比，我们的方法实现了最先进的性能。

交通预测是智能交通系统的问题（ITS），并为个人和公共机构是至关重要的。因此，研究高度重视应对准确预报交通系统的复杂的时空相关性。但是，有两个挑战：1）大多数流量预测研究主要集中在造型相邻传感器的相关性，而忽略远程传感器，例如，商务区有类似的时空模式的相关性; 2）使用静态邻接矩阵中曲线图的卷积网络（GCNs）的现有方法不足以反映在交通系统中的动态空间依赖性。此外，它采用自注意所有的传感器模型动态关联细粒度方法忽略道路网络分层信息，并有二次计算复杂性。在本文中，我们提出了一种新动态多图形卷积递归网络（DMGCRN），以解决上述问题，可以同时距离的空间相关性，结构的空间相关性，和所述时间相关性进行建模。那么，只使用基于距离的曲线图来捕获空间信息从节点是接近距离也构建了一个新潜曲线图，其编码的道路之间的相关性的结构来捕获空间信息从节点在结构上相似。此外，我们在不同的时间将每个传感器的邻居到粗粒区域，并且动态地分配不同的权重的每个区域。同时，我们整合动态多图卷积网络到门控重复单元（GRU）来捕获时间依赖性。三个真实世界的交通数据集大量的实验证明，我们提出的算法优于国家的最先进的基线。

准确性和可解释性是犯罪预测模型的两个基本属性。由于犯罪可能对人类生命，经济和安全的不利影响，我们需要一个可以尽可能准确地预测未来犯罪的模型，以便可以采取早期步骤来避免犯罪。另一方面，可解释的模型揭示了模型预测背后的原因，确保其透明度并允许我们相应地规划预防犯罪步骤。开发模型的关键挑战是捕获特定犯罪类别的非线性空间依赖和时间模式，同时保持模型的底层结构可解释。在本文中，我们开发AIST，一种用于犯罪预测的注意力的可解释的时空时间网络。基于过去的犯罪发生，外部特征（例如，流量流量和兴趣点（POI）信息）和犯罪趋势，AICT模拟了犯罪类别的动态时空相关性。广泛的实验在使用真实数据集的准确性和解释性方面表现出我们模型的优越性。

多变量时间序列预测是一个具有挑战性的任务，因为数据涉及长期和短期模式的混合，具有变量之间的动态时空依赖性。现有图形神经网络（GNN）通常与预定义的空间图或学习的固定邻接图模拟多变量关系。它限制了GNN的应用，并且无法处理上述挑战。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，即静态和动态图形学习 - 神经网络（SDGL）。该模型分别从数据获取静态和动态图形矩阵分别为模型长期和短期模式。开发静态Matric以通过节点嵌入捕获固定的长期关联模式，并利用图规律性来控制学习静态图的质量。为了捕获变量之间的动态依赖性，我们提出了基于改变节点特征和静态节点Embeddings生成时变矩阵的动态图。在该方法中，我们将学习的静态图信息作为感应偏置集成为诱导动态图和局部时空模式更好。广泛的实验是在两个交通数据集中进行，具有额外的结构信息和四个时间序列数据集，这表明我们的方法在几乎所有数据集上实现了最先进的性能。如果纸张被接受，我将在GitHub上打开源代码。

准确的交通状况预测为车辆环境协调和交通管制任务提供了坚实的基础。由于道路网络数据在空间分布中的复杂性以及深度学习方法的多样性，有效定义流量数据并充分捕获数据中复杂的空间非线性特征变得具有挑战性。本文将两种分层图池方法应用于流量预测任务，以减少图形信息冗余。首先，本文验证了流量预测任务中层次图池方法的有效性。分层图合并方法与其他基线在预测性能上形成鲜明对比。其次，应用了两种主流分层图池方法，节点群集池和节点下降池，用于分析流量预测中的优势和弱点。最后，对于上述图神经网络，本文比较了不同图网络输入对流量预测准确性的预测效应。分析和汇总定义图网络的有效方法。

多变量时间序列（MTS）预测在许多智能应用中引起了很多关注。它不是一个琐碎的任务，因为我们需要考虑一个可变的依赖关系和可变间依赖关系。但是，现有的作品是针对特定场景设计的，需要很多域知识和专家努力，这难以在不同的场景之间传输。在本文中，我们提出了一种尺度意识的神经结构，用于MTS预测（SNAS4MTF）的搜索框架。多尺度分解模块将原始时间序列转换为多尺度子系列，可以保留多尺度的时间模式。自适应图形学习模块在没有任何先前知识的情况下，在不同的时间尺度下递送不同的变量间依赖关系。对于MTS预测，搜索空间旨在在每次尺度上捕获可变的可变依赖性和可变间依赖关系。在端到端框架中共同学习多尺度分解，自适应图学习和神经架构搜索模块。两个现实世界数据集的大量实验表明，与最先进的方法相比，SNAS4MTF实现了有希望的性能。

Accurate short-term traffic prediction plays a pivotal role in various smart mobility operation and management systems. Currently, most of the state-of-the-art prediction models are based on graph neural networks (GNNs), and the required training samples are proportional to the size of the traffic network. In many cities, the available amount of traffic data is substantially below the minimum requirement due to the data collection expense. It is still an open question to develop traffic prediction models with a small size of training data on large-scale networks. We notice that the traffic states of a node for the near future only depend on the traffic states of its localized neighborhoods, which can be represented using the graph relational inductive biases. In view of this, this paper develops a graph network (GN)-based deep learning model LocaleGN that depicts the traffic dynamics using localized data aggregating and updating functions, as well as the node-wise recurrent neural networks. LocaleGN is a light-weighted model designed for training on few samples without over-fitting, and hence it can solve the problem of few-sample traffic prediction. The proposed model is examined on predicting both traffic speed and flow with six datasets, and the experimental results demonstrate that LocaleGN outperforms existing state-of-the-art baseline models. It is also demonstrated that the learned knowledge from LocaleGN can be transferred across cities. The research outcomes can help to develop light-weighted traffic prediction systems, especially for cities lacking historically archived traffic data.

交通流量的技术预测在智能运输系统中起着重要作用。基于图形神经网络和注意机制，大多数先前的作品都利用变压器结构来发现时空依赖性和动态关系。但是，他们尚未彻底考虑时空序列之间的相关信息。在本文中，基于最大信息系数，我们提出了两种详尽的时空表示，空间相关信息（SCORR）和时间相关信息（TCORR）。使用SCORR，我们提出了一个基于相关信息的时空网络（CORRSTN），该网络包括一个动态图神经网络组件，可有效地将相关信息整合到空间结构中，以及一个多头注意力组件，以准确地对动态时间依赖性进行建模。利用TCORR，我们探索了不同周期数据之间的相关模式，以识别最相关的数据，然后设计有效的数据选择方案以进一步增强模型性能。公路交通流量（PEMS07和PEMS08）和地铁人群流（HZME流入和流出）数据集的实验结果表明，Corrstn在预测性能方面表现出了最先进的方法。特别是，在HZME（流出）数据集上，与ASTGNN模型相比，我们的模型在MAE，RMSE和MAPE的指标中分别提高了12.7％，14.4％和27.4％。

最近，深度学习方法在交通预测方面取得了长足的进步，但它们的性能取决于大量的历史数据。实际上，我们可能会面临数据稀缺问题。在这种情况下，深度学习模型无法获得令人满意的性能。转移学习是解决数据稀缺问题的一种有前途的方法。但是，流量预测中现有的转移学习方法主要基于常规网格数据，这不适用于流量网络中固有的图形数据。此外，现有的基于图的模型只能在道路网络中捕获共享的流量模式，以及如何学习节点特定模式也是一个挑战。在本文中，我们提出了一种新颖的传输学习方法来解决流量预测，几乎可以将知识从数据富的源域转移到数据范围的目标域。首先，提出了一个空间图形神经网络，该网络可以捕获不同道路网络的节点特异性时空交通模式。然后，为了提高转移的鲁棒性，我们设计了一种基于模式的转移策略，我们利用基于聚类的机制来提炼源域中的常见时空模式，并使用这些知识进一步提高了预测性能目标域。现实世界数据集的实验验证了我们方法的有效性。

近年来，图形神经网络（GNN）与复发性神经网络（RNN）的变体相结合，在时空预测任务中达到了最先进的性能。对于流量预测，GNN模型使用道路网络的图形结构来解释链接和节点之间的空间相关性。最近的解决方案要么基于复杂的图形操作或避免预定义的图。本文提出了一种新的序列结构，以使用具有稀疏体系结构的GNN-RNN细胞在多个抽象的抽象上提取时空相关性，以减少训练时间与更复杂的设计相比。通过多个编码器编码相同的输入序列，并随着编码层的增量增加，使网络能够通过多级抽象来学习一般和详细的信息。我们进一步介绍了来自加拿大蒙特利尔的街道细分市场流量数据的新基准数据集。与高速公路不同，城市路段是循环的，其特征是复杂的空间依赖性。与基线方法相比，一小时预测的实验结果和我们的MSLTD街道级段数据集对我们的模型提高了7％以上，同时将计算资源要求提高了一半以上竞争方法。

最近的研究表明，在将图神经网络应用于多元时间序列预测中，其中时间序列的相互作用被描述为图形结构，并且变量表示为图节点。沿着这一行，现有方法通常假定确定图神经网络的聚合方式的图形结构（或邻接矩阵）是根据定义或自学来固定的。但是，变量的相互作用在现实情况下可以是动态的和进化的。此外，如果在不同的时间尺度上观察到时间序列的相互作用序列的相互作用大不相同。为了使图形神经网络具有灵活而实用的图结构，在本文中，我们研究了如何对时间序列的进化和多尺度相互作用进行建模。特别是，我们首先提供与扩张的卷积配合的层次图结构，以捕获时间序列之间的比例特定相关性。然后，以经常性的方式构建了一系列邻接矩阵，以表示每一层的不断发展的相关性。此外，提供了一个统一的神经网络来集成上述组件以获得最终预测。这样，我们可以同时捕获成对的相关性和时间依赖性。最后，对单步和多步骤预测任务的实验证明了我们方法比最新方法的优越性。

Reliable forecasting of traffic flow requires efficient modeling of traffic data. Different correlations and influences arise in a dynamic traffic network, making modeling a complicated task. Existing literature has proposed many different methods to capture the complex underlying spatial-temporal relations of traffic networks. However, methods still struggle to capture different local and global dependencies of long-range nature. Also, as more and more sophisticated methods are being proposed, models are increasingly becoming memory-heavy and, thus, unsuitable for low-powered devices. In this paper, we focus on solving these problems by proposing a novel deep learning framework - STLGRU. Specifically, our proposed STLGRU can effectively capture both local and global spatial-temporal relations of a traffic network using memory-augmented attention and gating mechanism. Instead of employing separate temporal and spatial components, we show that our memory module and gated unit can learn the spatial-temporal dependencies successfully, allowing for reduced memory usage with fewer parameters. We extensively experiment on several real-world traffic prediction datasets to show that our model performs better than existing methods while the memory footprint remains lower. Code is available at \url{https://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRU}.