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。
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多变量时间序列(MTS)预测在智能应用的自动化和优化中起着重要作用。这是一个具有挑战性的任务,因为我们需要考虑复杂的变量依赖关系和可变间依赖关系。现有的作品仅在单个可变依赖项的帮助下学习时间模式。然而,许多真实世界MTS中有多种时间模式。单个可变间依赖项使模型更倾向于学习一种类型的突出和共享的时间模式。在本文中,我们提出了一个多尺度自适应图形神经网络(MOLDN)来解决上述问题。 MOLDN利用多尺度金字塔网络,以在不同的时间尺度上保留潜在的时间依赖关系。由于可变间依赖关系可以在不同的时间尺度下不同,所以自适应图学习模块被设计为在没有预先定义的前沿的情况下推断规模特定的可变依赖关系。鉴于多尺度特征表示和规模特定的可变间依赖关系,引入了一个多尺度的时间图神经网络,以共同模拟帧内依赖性和可变间依赖性。之后,我们开发一个尺度明智的融合模块,以在不同时间尺度上有效地促进协作,并自动捕获贡献的时间模式的重要性。四个真实数据集的实验表明,Magnn在各种设置上表明了最先进的方法。
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由于运输网络中复杂的时空依赖性,准确的交通预测是智能运输系统中一项艰巨的任务。许多现有的作品利用复杂的时间建模方法与图形卷积网络(GCN)合并,以捕获短期和长期时空依赖性。但是,这些具有复杂设计的分离模块可以限制时空表示学习的有效性和效率。此外,大多数以前的作品都采用固定的图形构造方法来表征全局时空关系,这限制了模型在不同时间段甚至不同的数据方案中的学习能力。为了克服这些局限性,我们提出了一个自动扩张的时空同步图网络,称为Auto-DSTSGN用于流量预测。具体而言,我们设计了自动扩张的时空同步图(自动-DSTSG)模块,以捕获短期和长期时空相关性,通过在增加顺序的扩张因子中堆叠更深的层。此外,我们提出了一种图形结构搜索方法,以自动构建可以适应不同数据方案的时空同步图。在四个现实世界数据集上进行的广泛实验表明,与最先进的方法相比,我们的模型可以取得约10%的改善。源代码可在https://github.com/jinguangyin/auto-dstsgn上找到。
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最近的研究侧重于制定流量预测作为一种时空图形建模问题。它们通常在每个时间步骤构造静态空间图,然后将每个节点连接在相邻时间步骤之间以构造时空图形。在这样的图形中,不同时间步骤的不同节点之间的相关性未明确地反映,这可以限制图形神经网络的学习能力。同时,这些模型在不同时间步骤中使用相同的邻接矩阵时,忽略节点之间的动态时空相关性。为了克服这些限制,我们提出了一种时空关节图卷积网络(StJGCN),用于交通预测在公路网络上的几个时间上限。具体地,我们在任何两个时间步长之间构造预定的和自适应时空关节图(STJG),这代表了全面和动态的时空相关性。我们进一步设计了STJG上的扩张因果时空关节图卷积层,以捕获与多个范围不同的视角的时空依赖关系。提出了一种多范围注意机制来聚合不同范围的信息。四个公共交通数据集的实验表明,STJGCN是计算的高效和优于11个最先进的基线方法。
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Modeling multivariate time series has long been a subject that has attracted researchers from a diverse range of fields including economics, finance, and traffic. A basic assumption behind multivariate time series forecasting is that its variables depend on one another but, upon looking closely, it's fair to say that existing methods fail to fully exploit latent spatial dependencies between pairs of variables. In recent years, meanwhile, graph neural networks (GNNs) have shown high capability in handling relational dependencies. GNNs require well-defined graph structures for information propagation which means they cannot be applied directly for multivariate time series where the dependencies are not known in advance. In this paper, we propose a general graph neural network framework designed specifically for multivariate time series data. Our approach automatically extracts the uni-directed relations among variables through a graph learning module, into which external knowledge like variable attributes can be easily integrated. A novel mix-hop propagation layer and a dilated inception layer are further proposed to capture the spatial and temporal dependencies within the time series. The graph learning, graph convolution, and temporal convolution modules are jointly learned in an end-to-end framework. Experimental results show that our proposed model outperforms the state-of-the-art baseline methods on 3 of 4 benchmark datasets and achieves on-par performance with other approaches on two traffic datasets which provide extra structural information. CCS CONCEPTS• Computing methodologies → Neural networks; Artificial intelligence.
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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。
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天气预报是一项有吸引力的挑战性任务,因为它对人类生活和大气运动的复杂性的影响。在大量历史观察到的时间序列数据的支持下,该任务适用于数据驱动的方法,尤其是深层神经网络。最近,基于图神经网络(GNN)方法在时空预测方面取得了出色的性能。但是,基于规范的GNNS方法仅分别对每个站的气象变量的局部图或整个车站的全局图进行建模,从而缺乏不同站点的气象变量之间的信息相互作用。在本文中,我们提出了一种新型的层次时空图形神经网络(Histgnn),以模拟多个站点气象变量之间的跨区域时空相关性。自适应图学习层和空间图卷积用于构建自学习图,并研究可变级别和站点级别图的节点之间的隐藏依赖性。为了捕获时间模式,扩张的成立为GATE时间卷积的主干旨在对长而各种气象趋势进行建模。此外,提出了动态的交互学习来构建在层次图中传递的双向信息。三个现实世界中的气象数据集的实验结果表明,史基元超过7个基准的卓越性能,并且将误差降低了4.2%至11.6%,尤其是与最先进的天气预测方法相比。
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相关时间序列(CTS)预测在许多网络物理系统中起着重要作用,其中多个传感器发出捕获互连过程的时间序列。基于深度学习的解决方案,即提供最先进的CTS预测性能,采用各种时空(ST)块,能够在时间序列之间模拟时间依赖性和空间相关性。但是,仍然存在两个挑战。首先,ST-Blocks手动设计,这是耗时和昂贵的。其次,现有预测模型只需多次堆叠相同的ST块,这限制了模型潜力。为了解决这些挑战,我们提出了能够自动识别高竞争力的ST-Blocks以及使用不同拓扑连接的异构ST-Block的预测模型,而不是使用简单堆叠连接的相同的ST-Block。具体而言,我们设计微型和宏搜索空间,以模拟ST-Blocks的架构和异构ST-Block之间的连接,并且我们提供了一种能够共同探索搜索空间来识别最佳预测模型的搜索策略。关于八个常用CTS预测基准数据集的广泛实验可以证明我们的设计选择,并证明AutoCTS能够自动发现智能现有人设计型号的预测模型。这是“AutoCTS:自动相关时间序列预测”“的扩展版本,以显示在PVLDB 2022中。
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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。
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交通预测在智能交通系统中很重要,有利于交通安全,但由于现实世界交通系统中的复杂和动态的时空依赖性,这是非常具有挑战性的。先前的方法使用预定义或学习的静态图来提取空间相关性。但是,基于静态图形的方法无法挖掘交通网络的演变。研究人员随后为每次切片生成动态图形以反映空间相关性的变化,但它们遵循独立建模的时空依赖性的范例,忽略了串行空间影响。在本文中,我们提出了一种新的基于跨时动态图形的深度学习模型,名为CDGNet,用于交通预测。该模型能够通过利用横行动态图来有效地捕获每个时切片和其历史时片之间的串联空间依赖性。同时,我们设计了稀疏横行动态图的浇注机制,符合现实世界中的稀疏空间相关性。此外,我们提出了一种新颖的编码器解码器架构,用于结合基于交叉时间动态图形的GCN,用于多步行量预测。三个现实世界公共交通数据集的实验结果表明CDGNET优于最先进的基线。我们还提供了一种定性研究来分析我们建筑的有效性。
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流量预测是智能交通系统中时空学习任务的规范示例。现有方法在图形卷积神经操作员中使用预定的矩阵捕获空间依赖性。但是,显式的图形结构损失了节点之间关系的一些隐藏表示形式。此外,传统的图形卷积神经操作员无法在图上汇总远程节点。为了克服这些限制,我们提出了一个新型的网络,空间 - 周期性自适应图卷积,并通过注意力网络(Staan)进行交通预测。首先,我们采用自适应依赖性矩阵,而不是在GCN处理过程中使用预定义的矩阵来推断节点之间的相互依存关系。其次,我们集成了基于图形注意力网络的PW注意,该图形是为全局依赖性设计的,而GCN作为空间块。更重要的是,在我们的时间块中采用了堆叠的散布的1D卷积,具有长期预测的效率,用于捕获不同的时间序列。我们在两个现实世界数据集上评估了我们的Staan,并且实验验证了我们的模型优于最先进的基线。
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准确的交通预测对于智能城市实现交通控制,路线计划和流动检测至关重要。尽管目前提出了许多时空方法,但这些方法在同步捕获流量数据的时空依赖性方面缺陷。此外,大多数方法忽略了随着流量数据的变化而产生的道路网络节点之间的动态变化相关性。我们建议基于神经网络的时空交互式动态图卷积网络(STIDGCN),以应对上述流量预测的挑战。具体而言,我们提出了一个交互式动态图卷积结构,该结构将序列划分为间隔,并通过交互式学习策略同步捕获流量数据的时空依赖性。交互式学习策略使StidGCN有效地预测。我们还提出了一个新颖的动态图卷积模块,以捕获由图生成器和融合图卷积组成的流量网络中动态变化的相关性。动态图卷积模块可以使用输入流量数据和预定义的图形结构来生成图形结构。然后将其与定义的自适应邻接矩阵融合,以生成动态邻接矩阵,该矩阵填充了预定义的图形结构,并模拟了道路网络中节点之间的动态关联的产生。在四个现实世界流量流数据集上进行的广泛实验表明,StidGCN的表现优于最先进的基线。
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交通流量预测是智能运输系统的重要组成部分,从而受到了研究人员的关注。但是,交通道路之间的复杂空间和时间依赖性使交通流量的预测具有挑战性。现有方法通常是基于图形神经网络,使用交通网络的预定义空间邻接图来建模空间依赖性,而忽略了道路节点之间关系的动态相关性。此外,他们通常使用独立的时空组件来捕获时空依赖性,并且不会有效地对全局时空依赖性进行建模。本文提出了一个新的时空因果图形注意网络(STCGAT),以解决上述挑战。在STCGAT中,我们使用一种节点嵌入方法,可以在每个时间步骤中自适应生成空间邻接子图,而无需先验地理知识和对不同时间步骤动态生成图的拓扑的精细颗粒建模。同时,我们提出了一个有效的因果时间相关成分,其中包含节点自适应学习,图形卷积以及局部和全局因果关系卷积模块,以共同学习局部和全局时空依赖性。在四个真正的大型流量数据集上进行的广泛实验表明,我们的模型始终优于所有基线模型。
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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。
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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。
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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}.
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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。
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使用图形卷积网络(GCN)构建时空网络已成为预测交通信号的最流行方法之一。但是,当使用GCN进行交通速度预测时,常规方法通常将传感器之间的关系作为均匀图,并使用传感器累积的数据来学习邻接矩阵。但是,传感器之间的空间相关性并未指定为一个,而是从各种观点方面定义不同。为此,我们旨在研究流量信号数据中固有的异质特征,以以各种方式学习传感器之间的隐藏关系。具体而言,我们设计了一种方法来通过将传感器之间的空间关系分为静态和动态模块来构造每个模块的异质图。我们提出了一个基于网络分散注意力的基于异质性 - 感知图形卷积网络(HAGCN)方法,该方法通过在异质图中考虑每个通道的重要性来汇总相邻节点的隐藏状态。实际流量数据集的实验结果验证了所提出的方法的有效性,比现有模型取得了6.35%的改善,并实现了最先进的预测性能。
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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。
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我们都取决于流动性,车辆运输会影响我们大多数人的日常生活。因此,预测道路网络中流量状态的能力是一项重要的功能和具有挑战性的任务。流量数据通常是从部署在道路网络中的传感器获得的。关于时空图神经网络的最新建议通过将流量数据建模为扩散过程,在交通数据中建模复杂的时空相关性方面取得了巨大进展。但是,直观地,流量数据包含两种不同类型的隐藏时间序列信号,即扩散信号和固有信号。不幸的是,几乎所有以前的作品都将交通信号完全视为扩散的结果,同时忽略了固有的信号,这会对模型性能产生负面影响。为了提高建模性能,我们提出了一种新型的脱钩时空框架(DSTF),该框架以数据驱动的方式将扩散和固有的交通信息分开,其中包含独特的估计门和残差分解机制。分离的信号随后可以通过扩散和固有模块分别处理。此外,我们提出了DSTF的实例化,分离的动态时空图神经网络(D2STGNN),可捕获时空相关性,还具有动态图学习模块,该模块针对学习流量网络动态特征的学习。使用四个现实世界流量数据集进行的广泛实验表明,该框架能够推进最先进的框架。
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