Обработка пространственно-временных данных
Обработка пространственно-временных данных включает анализ информации, собранной во времени и пространстве, часто с помощью датчиков. Эти данные важны для выявления закономерностей и прогнозирования. Однако отсутствие данных создает проблемы и усложняет анализ.
Проблемы с отсутствующими значениями
Недостающие значения могут привести к несоответствиям в наборе данных, что затрудняет анализ. Связи между характеристиками, такими как экологические или физические факторы, могут быть сложными и зависеть от географического контекста. Точное выявление этих связей критически важно, но остается сложной задачей из-за различных корреляций характеристик и ограничений существующих методов.
Текущие методы и их ограничения
Современные методы обработки отсутствующих значений в пространственно-временных данных полагаются на фиксированные пространственные графы и графовые нейронные сети (GNN). Эти подходы предполагают, что пространственные отношения между характеристиками одинаковы в разных местах, что не всегда так.
Решение от Nankai University и Harbin Institute of Technology
Чтобы решить проблемы импутации пространственно-временных данных, исследователи предложили структуру обучения графа многоуровневого масштаба (GSLI). Этот подход сочетает два метода: обучение на уровне узлов и обучение на уровне характеристик. Он учитывает неоднородность характеристик и интегрирует пространственно-временные корреляции.
Как работает GSLI
Структура использует статические графы для представления пространственных данных и временных сигналов. Обучение на уровне узлов уточняет встраивания, выделяя влиятельные узлы, а обучение на уровне характеристик выявляет пространственные отношения между характеристиками.
Эффективность GSLI
Исследователи оценили производительность GSLI на шести реальных наборах данных с отсутствующими значениями. GSLI превзошел современные методы, эффективно захватывая пространственные зависимости. Его способность моделировать зависимости между временными и пространственными характеристиками обеспечила превосходную адаптивность к различным сценариям.
Выводы и будущее исследований
Предложенная структура продвигает импутацию пространственно-временных данных, улучшая точность. GSLI может служить базой для будущих исследований, вдохновляя на разработки, которые уменьшат вычислительную сложность и позволят проводить импутацию в реальном времени для динамических систем.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
