Temporal Graph MLP Mixer for Spatio-Temporal Forecasting

📄 arXiv: 2501.10214v1 📥 PDF

作者: Muhammad Bilal, Luis Carretero Lopez

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-17

💡 一句话要点

提出T-GMM模型，解决时空预测中缺失数据下的长期依赖建模问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 时空预测 图神经网络 MLP-Mixer 缺失数据处理 长期依赖 交通预测 气候建模

📋 核心要点

  1. 现实传感器网络中普遍存在缺失数据，这给时空预测带来了巨大挑战，现有方法难以有效处理。
  2. T-GMM模型结合节点级处理和patch级子图编码，利用三维MLP-Mixer捕获时空和特征依赖，从而解决上述问题。
  3. 实验表明，T-GMM在存在大量缺失数据的情况下仍能有效预测，并能较好地捕获长期依赖关系。

📝 摘要（中文）

时空预测在交通预测、气候建模和环境监测等应用中至关重要。然而，现实世界传感器网络中普遍存在的缺失数据显著地增加了这项任务的复杂性。本文介绍了一种名为时间图MLP-Mixer（T-GMM）的新型架构，旨在应对这些挑战。该模型结合了节点级处理和patch级子图编码，以捕获局部空间依赖性，同时利用三维MLP-Mixer来处理时间、空间和基于特征的依赖性。在AQI、ENGRAD、PV-US和METR-LA数据集上的实验表明，该模型即使在存在大量缺失数据的情况下也能有效地进行预测。虽然在所有场景中都没有超过最先进的模型，但T-GMM表现出强大的学习能力，特别是在捕获长期依赖性方面。这些结果突出了其在鲁棒、可扩展的时空预测方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时空预测任务中，由于真实传感器网络数据普遍存在缺失值而导致的预测精度下降问题。现有方法在处理缺失数据和捕获长期时空依赖关系方面存在不足，难以保证预测的鲁棒性和准确性。

核心思路：论文的核心思路是将图神经网络与MLP-Mixer相结合，利用图结构建模空间依赖关系，并使用MLP-Mixer来捕获时间、空间和特征三个维度上的依赖关系。通过节点级处理和patch级子图编码，增强模型对局部空间信息的感知能力，从而提高预测精度。

技术框架：T-GMM模型的整体架构包含以下几个主要模块：1) 节点级处理：对每个节点（传感器）的数据进行初步处理，例如特征提取和归一化。2) Patch级子图编码：将节点划分为多个patch，并对每个patch内的节点进行编码，以捕获局部空间依赖关系。3) 三维MLP-Mixer：使用三维MLP-Mixer来融合时间、空间和特征三个维度上的信息，从而进行时空预测。

关键创新：T-GMM的关键创新在于将图神经网络与三维MLP-Mixer相结合，并引入了patch级子图编码机制。这种设计能够有效地捕获局部空间依赖关系，并能够灵活地处理时间、空间和特征三个维度上的信息。与传统的时空预测模型相比，T-GMM具有更强的表达能力和更好的鲁棒性。

关键设计：T-GMM的关键设计包括：1) Patch大小的选择：patch的大小会影响模型对局部空间信息的感知能力。2) MLP-Mixer的层数和隐藏层大小：这些参数会影响模型的表达能力和计算复杂度。3) 损失函数：论文使用了均方误差（MSE）作为损失函数，以衡量预测值与真实值之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，T-GMM模型在AQI、ENGRAD、PV-US和METR-LA数据集上均取得了良好的预测效果，尤其是在存在大量缺失数据的情况下，仍能保持较高的预测精度。虽然在某些场景下未超越SOTA模型，但T-GMM在捕获长期依赖关系方面表现出色，验证了其在鲁棒性和可扩展性方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于交通预测、气候建模、环境监测等领域。例如，在智能交通系统中，可以利用T-GMM模型预测未来交通流量，从而优化交通信号灯控制和路径规划。在气候建模中，可以利用T-GMM模型预测未来气温、降水等气候变量，从而为防灾减灾提供决策支持。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Spatiotemporal forecasting is critical in applications such as traffic prediction, climate modeling, and environmental monitoring. However, the prevalence of missing data in real-world sensor networks significantly complicates this task. In this paper, we introduce the Temporal Graph MLP-Mixer (T-GMM), a novel architecture designed to address these challenges. The model combines node-level processing with patch-level subgraph encoding to capture localized spatial dependencies while leveraging a three-dimensional MLP-Mixer to handle temporal, spatial, and feature-based dependencies. Experiments on the AQI, ENGRAD, PV-US and METR-LA datasets demonstrate the model's ability to effectively forecast even in the presence of significant missing data. While not surpassing state-of-the-art models in all scenarios, the T-GMM exhibits strong learning capabilities, particularly in capturing long-range dependencies. These results highlight its potential for robust, scalable spatiotemporal forecasting.