Sep, 2018

超 ST-Net：用于时空预测的超网络

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TL;DR本文提出了一种基于 hypernetworks 的通用框架 HyperST-Net，用于深度学习的空间 - 时间数据，包括空间模块、时间模块和推理模块，通过在神经网络中设计不同类型的 HyperST 层，本文将其应用于三种不同的真实世界任务，并取得了显著的改进。
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发现论文，激发创造
  • ST-UNet: 用于图结构时间序列建模的时空 U 型网络

    文章讲述了设计一种新的多尺度体系结构，Spatio-Temporal U-Net（ST-UNet），用于图形结构的时间序列建模。该模型可有效地捕获多个尺度的综合特征，并在多个真实世界数据集上实现了显着的改进。

    Mar, 2019

  • 基于图形的深度建模和稀疏时空数据实时预测

    提出了一个通用的时空数据建模、分析和预测框架，重点关注空间和时间都稀疏的数据。该框架由自激励点过程和图结构循环神经网络两个组成部分无缝耦合，并实现了更精准的实时预测，针对犯罪和交通预测具有良好的效果。

    Apr, 2018

  • 必要枢纽：基于本质连接神经网络的多元时间序列时空预测

    本研究主要探讨了基于空间 - 时间图神经网络的多元时间序列建模和预测，提出了一种紧凑型的预测模型，通过节点标识驱动，不需要复杂的顺序模块，并使用稠密编码器 - 解码器和消息传递层，能够有效地处理空间 - 时间问题。实证结果表明，这种简单而优雅的模型在适当归纳基础的情况下，与复杂的设计相比，具有更好的性能，更易解释，更高效。

    Jul, 2023

  • 时空超图神经网络用于交通预测

    STHODE: Spatio-Temporal Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation Network captures high-order spatio-temporal dependencies in traffic data, outperforming various baselines on real-world traffic datasets.

    Oct, 2023

  • 交通流量预测的时空转换网络

    本文提出了一种新的空间 - 时间变换网络的范例来改善长期交通预测的准确性，其中使用图神经网络和自注意机制来动态建模交通数据中的有向空间相关性，并利用跨多个时间步骤的长程双向时间依赖性。实验证明，该模型在 Real-world 数据集上预测交通流量方面的性能要好于现有工作。

    Jan, 2020

  • 使用深度时空神经网络进行长期移动流量预测

    本文提出一种专门用于精确预测网络范围内移动数据流量的时空神经网络（STN）结构和双 STN 技术（D-STN），通过在城市和农村地区 60 天的真实移动流量数据集上进行的实验，证明了所提出的（D-）STN 方法可以实现高达 10 小时的精确预测，并且与其他流行的预测方法相比，可以获得高达 61% 的更小预测误差。

    Dec, 2017

  • 适应性分层时空网络用于交通预测

    该研究提出了一种自适应分层时空网络 (AHSTN) 以利用空间层次结构和建模多尺度空间关联来促进交通预测。

    Jun, 2023

  • 基于时空融合的图神经网络用于交通流量预测

    本文提出一种名为 STFGNN 的基于图神经网络的交通流预测模型，结合空间和时间各种图的融合操作，以及门控卷积模块来处理长序列，实现了比其它基线更好的性能。

    Dec, 2020

  • 增强型时空图神经网络预训练在多元时间序列预测中的应用

    本文介绍了一种新型的预训练框架，将 “可扩展时间序列预训练模型”（STEP）与 “空间 - 时间图神经网络”（STGNN）相结合，通过长期历史时间序列数据的预处理，提供上下文信息，显著提高预测准确性。

    Jun, 2022

  • 一个时空深度神经网络用于细粒度多时间段风速预测

    我们提出了一个新的数据驱动模型，Multi-Horizon SpatioTemporal Network (MHSTN)，以准确高效地进行细粒度的风速预测，该模型通过整合多个深度神经网络来处理各种数据来源，并为给定区域内的所有站点产生多时间段的预测。

    Sep, 2023