Buchumschlag

Forecasting Multivariate Urban Data via Decomposition and Spatio-Temporal Graph Analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sohrabbeig, Amirhossein, Ardakanian, Omid, Musilek, Petr
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Budgeted Adversarial Attack against Graph-Based Anomaly Detection in Sensor Networks
von: Xaviar, Sanju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLOAK: Contrastive Guidance for Latent Diffusion-Based Data Obfuscation
von: Yang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PrivDiffuser: Privacy-Guided Diffusion Model for Data Obfuscation in Sensor Networks
von: Yang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ASTGI: Adaptive Spatio-Temporal Graph Interactions for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Liu, Xvyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Graph MLP Mixer for Spatio-Temporal Forecasting
von: Bilal, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning
von: May, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

STRGCN: Capturing Asynchronous Spatio-Temporal Dependencies for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Wang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distribution-aware Online Continual Learning for Urban Spatio-Temporal Forecasting
von: Wang, Chengxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

STM-Graph: A Python Framework for Spatio-Temporal Mapping and Graph Neural Network Predictions
von: Ghaffari, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Factor Spatio-Temporal Prediction based on Graph Decomposition Learning
von: Ji, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising Diffusion Models
von: Wen, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Navigating Spatio-Temporal Heterogeneity: A Graph Transformer Approach for Traffic Forecasting
von: Zhou, Jianxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Dairy Farm Sustainability Forecasting and Counterfactual Policy Analysis
von: Jayakumar, Surya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Modality Spatio-Temporal Forecasting via Self-Supervised Learning
von: Deng, Jiewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Double-Diffusion: ODE-Prior Accelerated Diffusion Models for Spatio-Temporal Graph Forecasting
von: Dong, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UrbanGraph: Physics-Informed Spatio-Temporal Dynamic Heterogeneous Graphs for Urban Microclimate Prediction
von: Xin, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UrbanFM: Scaling Urban Spatio-Temporal Foundation Models
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spatio-temporal Multivariate Time Series Forecast with Chosen Variables
von: Liu, Zibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

System States Forecasting of Microservices with Dynamic Spatio-Temporal Data
von: Xu, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contaminated Multivariate Time-Series Anomaly Detection with Spatio-Temporal Graph Conditional Diffusion Models
von: Ho, Thi Kieu Khanh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Explainable Spatio-Temporal GCNNs for Irregular Multivariate Time Series: Architecture and Application to ICU Patient Data
von: Escudero-Arnanz, Óscar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Expand and Compress: Exploring Tuning Principles for Continual Spatio-Temporal Graph Forecasting
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAMSGL: Series-Aligned Multi-Scale Graph Learning for Spatio-Temporal Forecasting
von: Zou, Xiaobei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Dynamic Stiefel Graph Neural Network for Efficient Spatio-Temporal Time Series Forecasting
von: Zheng, Jiankai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatio-Temporal Graph Neural Network for Urban Spaces: Interpolating Citywide Traffic Volume
von: Kaiser, Silke K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks for EV Charging Demand Forecasting Using Real-World Multi-Modal Data Integration
von: Tupayachi, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowing When to Stop Matters: A Unified Algorithm for Online Conversion under Horizon Uncertainty
von: Wang, Yanzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Clustering of Incomplete Data via a Bipartite Graph Structure
von: Javaheri, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Marginals: Learning Joint Spatio-Temporal Patterns for Multivariate Anomaly Detection
von: Roy, Padmaksha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nested Spatio-Temporal Time Series Forecasting
von: Ai, Yinghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fully-Connected Spatial-Temporal Graph for Multivariate Time-Series Data
von: Wang, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spatio-Temporal Graph Unlearning
von: Guo, Qiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Spatio-Temporal Graphs with Self-Supervised Pretraining for Multi-Horizon Weather Forecasting
von: Liu, Yao
Veröffentlicht: (2025)

GeoMAE: Masking Representation Learning for Spatio-Temporal Graph Forecasting with Missing Values
von: Ke, Songyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long-Horizon Traffic Forecasting via Incident-Aware Conformal Spatio-Temporal Transformers
von: Patil, Mayur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FasterSTS: A Faster Spatio-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks for Traffic flow Forecasting
von: Dai, Ben-Ao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NRFormer: Nationwide Nuclear Radiation Forecasting with Spatio-Temporal Transformer
von: Lyu, Tengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: Optimised Temporal Architecture
von: Turner, Edward
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Query Network for Efficient Multivariate Time Series Forecasting
von: Lin, Shengsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ARM: Refining Multivariate Forecasting with Adaptive Temporal-Contextual Learning
von: Lu, Jiecheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)