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spatiotemporal data analysis
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时序解缠对比扩散模型的时空填补
利用趋势和季节信息的条件特征和对比学习,C$^2$TSD 能更好地生成稳定和泛化性能强的模型,在三个真实数据集上的广泛实验显示其优越性能。
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5 months ago
利用时变低秩自回归方法从时空数据中发现动态模式
本文研究了从时空数据中发现可解释动态模式的问题,提出了一种基于低秩张量分解的时变降维自回归模型,用于模型压缩和模式发现,并证明了该模型在多个非线性动力系统的时空数据建模和特征提取方面的有效性。
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2 years ago
AAAI
感知图神经网络用于时空 Kriging
本文提出了一种基于图神经网络的归纳式克里金模型 (IGNNK),用于在网络 / 图结构上恢复未采样位置 / 传感器的数据,实现了局部信息的传递和学习。利用动态邻接矩阵进行培训,最终在多个真实数据集上表现出较好的预测效果,这些研究结果表明:1
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4 years ago
AAAI
基于图上弱相关数据的张量补全在地铁客流预测中的应用
本文提出一种基于 $ L_ {1} $ -norm 和图拉普拉斯惩罚的低秩 CANDECOMP/PARAFAC(CP)张量分解和完成框架,以对图中的弱依赖性进行建模。并基于块坐标下降提出有效的优化算法,利用香港地铁乘客流量数据进行低秩张量完
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5 years ago
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