TL-GPSTGN: Zeitreihen‑Vorhersage gezieltes Graph‑Pruning verbessert Generalisierung
Die Vorhersage von multivariaten Zeitreihen in graphstrukturierten Domänen ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Traditionelle spatiotemporale Modelle zeigen jedoch häufig eine Leistungseinbuße, wenn D…
- Die Vorhersage von multivariaten Zeitreihen in graphstrukturierten Domänen ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung.
- Traditionelle spatiotemporale Modelle zeigen jedoch häufig eine Leistungseinbuße, wenn Daten knapp sind oder sich die Datenverteilung zwischen Trainings- und Testdomänen…
- Um diesen Problemen entgegenzuwirken, präsentiert die neue Arbeit TL‑GPSTGN – ein transfer‑orientiertes Framework, das gezielt nicht optimierten Graph‑Kontext aussortier…
Die Vorhersage von multivariaten Zeitreihen in graphstrukturierten Domänen ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Traditionelle spatiotemporale Modelle zeigen jedoch häufig eine Leistungseinbuße, wenn Daten knapp sind oder sich die Datenverteilung zwischen Trainings- und Testdomänen ändert.
Um diesen Problemen entgegenzuwirken, präsentiert die neue Arbeit TL‑GPSTGN – ein transfer‑orientiertes Framework, das gezielt nicht optimierten Graph‑Kontext aussortiert. Durch die Auswahl von strukturell informativen Subgraphen und Features wird eine kompakte, semantisch fundierte Repräsentation erzeugt, die anschließend in eine spatiotemporale Convolution‑Architektur integriert wird.
Die Auswahl erfolgt mithilfe von informationstheoretischen und korrelationsbasierten Kriterien, die die wichtigsten graph‑basierten Zusammenhänge identifizieren. Das Ergebnis ist ein Modell, das sowohl die Stichprobeneffizienz erhöht als auch die Generalisierung außerhalb der Trainingsverteilung verbessert.
Evaluierungen auf umfangreichen Verkehrsdatensätzen zeigen, dass TL‑GPSTGN in Szenarien mit wenig Daten die Leistung der bisherigen Baselines deutlich übertrifft. Die Ergebnisse unterstreichen, dass explizites Pruning des Kontextes ein wirkungsvoller induktiver Bias ist, um die Robustheit graph‑basierter Vorhersagemodelle zu steigern.
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