任意の変更可能な面積単位を使用した時空間予測クエリの統一モデル

Core Concepts

任意の変更可能な面積単位に対するST予測を行うためのOne4All-STフレームワークが効率的で効果的であることを示す。

Abstract

• 要約:
  • ST予測は都市ロケーションベースアプリケーションにおいて重要。
  • One4All-STは任意の変更可能な面積単位に対してST予測を行う統一モデル。
• データ分解:
  • ST予測問題、都市内の人流データ、地理情報システムへの応用。
• 最適化手法:
  • 動的計画法による最適組み合わせ探索。
  • 減算操作を考慮した改善方法。
• 実験結果:
  • One4All-STは他の手法よりも優れた性能を示し、効率的であることが確認された。

Stats

地理情報システムから得られたデータを使用して、タクシートリップや貨物輸送注文などのSTデータセットが収集された。
データセットは訓練、検証、テストセットに分割されている。

Quotes

"real-world applications rely on ST prediction with various region specifications as a decision-making basis."
"We propose One4All-ST, a framework that can conduct ST prediction for arbitrary modifiable areal units using only one model."

Key Insights Distilled From

A Unified Model for Spatio-Temporal Prediction Queries with Arbitrary Modifiable Areal Units

by Liyue Chen,J... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07022.pdf

Deeper Inquiries

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