Echo State Networks for Spatio-Temporal Area-Level Data

要約

時空間エリアレベルのデータセットは公的統計において重要な役割を果たし、政策立案や地域計画に貴重な洞察を提供します。
これらのデータセットの正確なモデリングと予測は、政策立案者が将来の計画のための情報に基づいた戦略を開発するのに非常に役立ちます。
エコー ステート ネットワーク (ESN) は、非線形の時間ダイナミクスをキャプチャし、予測を生成するための効率的な方法です。
ただし、ESN には、エリアレベルのデータに固有の近傍構造を説明する直接的なメカニズムがありません。
これらの空間関係を無視すると、予測の精度と有用性が大幅に損なわれる可能性があります。
この論文では、ESN の入力段階に近似グラフ スペクトル フィルターを組み込むことで、トレーニング中のモデルの計算効率を維持しながら予測精度を向上させます。
私たちは、ユーロスタットの観光占有率データセットを使用してアプローチの有効性を実証し、それが政策および計画の文脈においてより多くの情報に基づいた意思決定をどのようにサポートできるかを示します。

要約(オリジナル)

Spatio-temporal area-level datasets play a critical role in official statistics, providing valuable insights for policy-making and regional planning. Accurate modeling and forecasting of these datasets can be extremely useful for policymakers to develop informed strategies for future planning. Echo State Networks (ESNs) are efficient methods for capturing nonlinear temporal dynamics and generating forecasts. However, ESNs lack a direct mechanism to account for the neighborhood structure inherent in area-level data. Ignoring these spatial relationships can significantly compromise the accuracy and utility of forecasts. In this paper, we incorporate approximate graph spectral filters at the input stage of the ESN, thereby improving forecast accuracy while preserving the model’s computational efficiency during training. We demonstrate the effectiveness of our approach using Eurostat’s tourism occupancy dataset and show how it can support more informed decision-making in policy and planning contexts.

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