Jan, 2022

GTrans: 带有图嵌入的时空自回归变换器用于极端事件的实时预测

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TL;DR提出了一种名为 GTrans 的时空模型，该模型将数据特征转换为图嵌入，并使用变压器模型预测时间动态，并能够对极端事件进行预测，可在社交网络，道路交通，物理和化学属性预测等领域应用。
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发现论文，激发创造
  • 使用 Transformer 学习动态和分层交通时空特征

    本研究提出了 Traffic Transformer 模型，通过多头和掩码多头机制，动态地从数据中抽取时空特征，提高了交通预测性能，比现有技术表现更好。

    Apr, 2021

  • 采用图网络和时序引导嵌入的时空数据需求预测

    本研究提出了一种名为 TGNet 的新的需求预测模型，它集成了图网络和时间导向嵌入，能够高效提取复杂的时空模式，并在其三个实际数据集中取得了与基线模型相当的预测表现，在参数数量上却大幅节省。

    May, 2019

  • TransformerG2G：使用 Transformer 学习时变图嵌入的自适应时间步长

    开发了一种具有不确定性量化的图嵌入模型 TransformerG2G，通过利用先进的转换编码器从当前状态 ($ t $) 和先前上下文（在时间戳 [$ t-1，t-l $] 上，$ l $ 是上下文的长度）中首先学习中间节点表示。

    Jul, 2023

  • 可扩展的时空图神经网络

    本文提出了一种可扩展的体系结构，利用随机循环神经网络将输入时序的历史数据嵌入到高维状态表示中，并利用不同幂次的图相邻矩阵沿空间维传播以生成节点嵌入，从而实现多尺度的时空特征表示，我们的方法在保证结果竞争力的同时，大大降低了计算负担。

    Sep, 2022

  • 交通流预测的自适应图空时转换网络

    该论文提出了一种基于自适应图形时空网络和 Transformer 的交叉空间时间注意力机制，在流量预测上的实验结果表明其具有更优秀的性能。

    Jul, 2022

  • 使用图网络和新型 Transformer 架构进行时空风速预测

    本研究使用图神经网络和不同的 Transformer 架构，探讨风速预测的时空依赖性，提出了 Fast Fourier Transformer 和 Autoformer 架构，使用这些架构的模型在时空预测上的表现优于其他模型。

    Aug, 2022

  • 时空自适应嵌入使得 Vanilla Transformer 成为交通预测的最佳模型

    智能交通系统中，精确的交通预测是一项重要挑战。本研究提出了一种名为时空自适应嵌入的新型组件，可以通过使用传统的 Transformer 模型取得出色的结果，该模型在五个实际交通预测数据集上实现了最先进的性能，进一步实验证明时空自适应嵌入在交通预测中起着关键作用。

    Aug, 2023

  • 用于三维人体运动预测的时空转换器

    本文提出一种新颖的基于 Transformer 的架构，用于生成 3D 人体运动的模型。该模型能够学习高维度骨骼关节的嵌入，通过解耦的时间和空间自注意机制使得生成的姿态在时间上是连贯的。实验结果表明该模型能够准确地生成短期预测并在长期时间跨度内生成合理的运动序列。

    Apr, 2020

  • 基于图的时空预测中的局部效应控制

    本文旨在理解全局性和局部性在基于图的时空预测中的相互作用，并同时提出了一种方法论框架来合理化在这些结构中包含可训练节点嵌入的实践，通过在多个实验中提供强有力的经验证据和指导，我们论证了如何将图形模型专业化以适应每个时间序列的规律，展示了这个方面在获得准确预测中的关键作用。

    Feb, 2023

  • 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