Spatial-Temporal Contrasting for Fine-Grained Urban Flow Inference

推论 计算机科学 过度拟合 人工智能 一般化 机器学习 数据挖掘 数学 人工神经网络 数学分析
作者
Xovee Xu,Zhiyuan Wang,Qiang Gao,Ting Zhong,Bei Hui,Fan Zhang,Goce Trajcevski
出处
期刊:IEEE Transactions on Big Data [IEEE Computer Society]
卷期号:9 (6): 1711-1725 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tbdata.2023.3316471
摘要

Fine-grained urban flow inference (FUFI) problem aims to infer the fine-grained flow maps from coarse-grained ones, benefiting various smart-city applications by reducing electricity, maintenance, and operation costs. Existing models use techniques from image super-resolution and achieve good performance in FUFI. However, they often rely on supervised learning with a large amount of training data, and often lack generalization capability and face overfitting. We present a new solution: S patial- T emporal C ontrasting for Fine-Grained Urban F low Inference (STCF). It consists of (i) two pre-training networks for spatial-temporal contrasting between flow maps; and (ii) one coupled fine-tuning network for fusing learned features. By attracting spatial-temporally similar flow maps while distancing dissimilar ones within the representation space, STCF enhances efficiency and performance. Comprehensive experiments on two large-scale, real-world urban flow datasets reveal that STCF reduces inference error by up to 13.5%, requiring significantly fewer data and model parameters than prior arts.
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