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."