notesum.ai

Published at October 20

FoMo: A Foundation Model for Mobile Traffic Forecasting with Diffusion Model

cs.AR

cs.AI

cs.LG

Released Date: October 20, 2024

Authors: Haoye Chai¹, Shiyuan Zhang¹, Xiaoqian Qi¹, Yong Li¹

Aff.: ¹Tsinghua University, China

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2410.15322v1

Refer to caption

Model	Beijing		Shanghai		Nanjing		Nanjing-4G		Nanchang		Nanchang-4G		Shandong
	RMSE	MAE	RMSE	MAE	RMSE	MAE	RMSE	MAE	RMSE	MAE	RMSE	MAE	RMSE	MAE
HA	0.1199	0.0697	0.1151	0.0576	0.0788	0.0353	0.0830	0.0371	0.0589	0.0266	0.0702	0.0339	0.1739	0.0578
ARIMA	0.2212	0.1333	0.1609	0.0819	0.1353	0.0622	0.1443	0.0668	0.1532	0.0666	0.1740	0.0789	0.1366	0.0531
SpectraGAN	0.2675	0.1228	0.2086	0.1226	0.2412	0.1186	0.2152	0.1151	0.2974	0.1467	0.1892	0.0935	0.2492	0.0814
keGAN	0.3307	0.2994	0.3456	0.2174	0.3586	0.3318	0.3579	0.3297	0.3123	0.1913	0.2521	0.2206	0.2662	0.2616
Adaptive	0.2779	0.2138	0.3007	0.2164	0.2606	0.1906	0.2219	0.1469	0.2305	0.1709	0.2572	0.1919	0.2688	0.1937
CSDI	0.1752	0.1015	0.2060	0.1141	0.1722	0.0929	0.2299	0.1251	0.1797	0.0929	0.1587	0.0758	0.2131	0.0976
KG-Diff	0.1214	0.0984	0.1423	0.1001	0.1222	0.0891	0.1344	0.1013	0.1346	0.0887	0.1501	0.0802	0.1361	0.0768
Time-LLM	0.1511	0.1115	0.1388	0.0964	0.2351	0.1817	0.1754	0.1309	0.2039	0.1474	0.1770	0.1242	0.1571	0.0846
Tempo	0.1206	0.0873	0.0747	0.0455	0.0805	0.0625	0.0652	0.0498	0.0830	0.0638	0.0749	0.0550	0.0969	0.0763
patchTST	0.1107	0.0686	0.1288	0.0872	0.0935	0.0616	0.0960	0.0631	0.1182	0.0635	0.1162	0.0638	0.1089	0.0703
TimeGPT	0.0598	0.0422	0.0866	0.0457	0.0646	0.0397	0.0657	0.0388	0.0502	0.0281	$\underline{0.0576}$	$\underline{0.0299}$	0.1219	$\underline{0.0358}$
Lagllama	0.0501	0.0349	0.0853	$\underline{0.0441}$	$\underline{0.0529}$	$\underline{0.0302}$	$\underline{0.0530}$	$\underline{0.0286}$	0.0505	0.0271	0.0625	0.0322	0.1272	0.0371
UniST	$\underline{0.0332}$	$\underline{0.0252}$	$\underline{0.0658}$	0.0448	0.0623	0.0442	0.0608	0.0409	$\underline{0.0433}$	$\underline{0.0246}$	0.0852	0.0525	$\underline{0.0766}$	0.0489
FoMo (our)	0.0284	0.0135	0.0588	0.0349	0.0442	0.0247	0.0439	0.0143	0.0360	0.0178	0.0408	0.0221	0.0609	0.0343