此外目前最优的时空预测模型假定对数据的访问不受限制,忽略了对数据共享的限制。基于此,本文提了一个基于图联邦学习的时空数据模型 Cross-Node Federated Graph Neural Network (CNFGNN),该模型在跨节点联邦学习的约束下,使用基于图神经网络(GNN)的架构对底层图结构进行编码,属于结构化联邦的一种,每个本地模型利用私...
【新智元导读】UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。 时空预测技术致力于深入分析和预测动态的城市...
本文提出一种新的模型架构ST-Tran同时探索时间和空间序列信息,并应用于蜂窝网络流量预测任务中。 问题描述 数据集:这篇文章使用的是Telecom Italia数据集,该数据集收集2013年11月1日到2014年1月1日意大利米兰市蜂窝网络生成的呼叫详细记录,整个空间区域被划分为100×100个网格,每十分钟为每个网格提取不同的属性,其中...
时空数据预测的类型 时空数据预测可分为以下几种类型: 1.时空点预测:预测单个时空点上的目标变量值。例如,预测某城镇特定时间段的人口密度。 2.时空序列预测:预测一组时序数据序列中的未来值。例如,预测未来几天的空气质量指数。 3.时空轨迹预测:预测移动对象的未来轨迹。例如,预测车辆在道路网络中的行驶路径。
在时空序列数据预测中，不同的深度学习模型各有优劣。RNN具有较好的记忆能力，但存在梯度问题；LSTM通过门控结构解决了梯度问题，提高了长期依赖性能；CNN则擅长提取空间特征，适用于处理空间相关性强的序列数据。综合考虑，在选择深度学习模型时，需根据具体任务需求和数据特点进行权衡。未来的研究方向可以探索将不同深度...
空间数据是指物理空间中的数据,例如传感器数据、GPS数据和人口普查数据。 如何使用时空数据进行分析和预测 时空数据分析和预测的过程包括以下几个步骤。 1.数据清理和预处理 这个步骤通常包括数据去重、缺失值填充、异常值处理和数据归一化等。 2.探索性分析 在这个步骤中,我们使用可视化工具来观察时空数据的特征和分布...
时空预测广泛存在于我们生活的方方面面,例如交通预测、细粒度疫情预测、空气质量预测等,由于待预测的数据同时存在时间属性和空间属性,因此这类问题被称为时空预测。 作为时空预测的典型案例,交通预测旨在研究如何利用历史交通状况、城市路网等数据,对未来交通状况进行预测。准确且稳健的交通预测有助于提升城市出行效率,因此...
本文将分别从时空数据、深度学习以及时空数据预测技术的研究现状和应用等方面进行阐述。 一、时空数据的特点与应用 时空数据是描述事物在时间和空间上变化的数据,具有以下几个特点: 1.时序性:时空数据具有明显的时间序列特征,数据点之间存在一定的时间间隔。例如,气象数据、交通流量数据等都具有明显的时间序列性。 2....
时空数据的两种属性: 时间属性:时间戳、周期性、频率性 空间属性:粒度、地理距离 模型要点: 时间:自动对时间建模 空间:对于邻居和长程依赖建模 多阶段数据融合 应用:拿来做人口实时预测 问题概括 空间的定义:格子土地 度量 模型结构 具体流程 Getting Temporal Dependencies. ...
城市时空的预测,迎来GPT时刻。 清华大学电子系城市科学与计算研究中心推出了第一个无需自然语言的纯时空通用模型——UniST,首次展示了纯时空模型本身的通用性和可扩展性,研究成果已被KDD2024接收。 研究团队利用超过20个时空数据集、1.3亿+个时空样本点,构建了涵盖多个城市、不同领域、空间划分和时间分辨率等维度的城市...