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时空数据,构建并训练了「one-f...
三、卷积神经网络（CNN）虽然卷积神经网络主要用于图像处理领域，但在时空序列数据预测中也展现出了一定的优势。CNN能够有效地提取局部特征并实现参数共享，适用于处理空间相关性强的时序数据。四、比较与总结 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...
DNN-Based Prediction Model for Spatio-Temporal Data 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 De...
【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...
今天给大家介绍一篇时空预测最新模型PredFormer,由上海交大等多所高校发表,采用纯Transformer模型结构,在多个数据集中取得SOTA效果。 1.背景 时空预测学习是一个拥有广泛应用场景的领域,比如天气预测,交通流预测,降水预测,自动驾驶,人体运动预测等。 提起时空预测,不得不提到经典模型ConvLSTM和最经典的benchmark moving mni...
在发表于IJCAI 2020的论文《Cross-Interaction Hierarchical Attention Networks for Urban Anomaly Prediction》中,黄超等提出了一种基于交互注意力机制的时空数据预测模型(CHAT),通过异构注意力模块的协同作用,可以实现对城市异常事件在不同维度上呈现出来的不同数据模式的自动学习。通过在实际时空数据上的实验测试,证明...
近日,中国科学院空天信息创新研究院(空天院)牵头研制出遥感领域通用预测基础模型“空天•灵眸 时空预测”(RingMo-Sense)。该模型通过共享学习遥感异构多时相数据,支持多空间、多时间尺度的预测任务。 研制团队从2021年开始一直致力于遥感基础模型研究,于2022年发布多模态遥感基础模型“空天•灵眸”(RingMo),在场景分...
时空数据预测模型是基于历史数据和趋势分析的基础上,通过建立数学模型来预测未来时空变化和趋势的一种方法。时空数据预测模型主要包括时间序列模型、空间插值模型和时空插值模型等。这些模型可以用于对时空现象的未来发展进行预测,并为决策提供参考。 1.时间序列模型 时间序列模型是一种基于时间序列数据进行预测的模型,它通过...
【新智元导读】华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST,通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制,使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征,显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。 交通预测的目标是准确预测和分析城市未来的交通模式,这一过程需要同时考虑...
监测君 北京市生态环境监测中心 2022-09-08 16:54 发表于北京 往期· 推荐 『回顾展望』2021凝心聚力 2022奋力前行 VR来了丨想参观北京市环境监测展厅吗 现在不用出门就能实现了 科普丨30秒钟告诉你杨柳絮对空气质量数据影响有多大 监测中心连续四...