論文の概要: DALC: Distributed Automatic LSTM Customization for Fine-Grained Traffic Speed Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09821v2
• Date: Tue, 4 Feb 2020 12:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 05:06:47.650249
• Title: DALC: Distributed Automatic LSTM Customization for Fine-Grained Traffic Speed Prediction
• Title（参考訳）: DALC:微粒化交通速度予測のための分散LSTMカスタマイズ
• Authors: Ming-Chang Lee and Jia-Chun Lin
• Abstract要約: 本稿では,LSTMモデルを自動的に1つの検出器にカスタマイズするALCアルゴリズムを提案する。 ALCアルゴリズムに基づいて,大規模輸送ネットワークにおけるLSTMモデル毎にLSTMモデルをカスタマイズするために,分散自動LSTMカスタマイズ(DALC)と呼ばれる分散アプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past decade, several approaches have been introduced for short-term traffic prediction. However, providing fine-grained traffic prediction for large-scale transportation networks where numerous detectors are geographically deployed to collect traffic data is still an open issue. To address this issue, in this paper, we formulate the problem of customizing an LSTM model for a single detector into a finite Markov decision process and then introduce an Automatic LSTM Customization (ALC) algorithm to automatically customize an LSTM model for a single detector such that the corresponding prediction accuracy can be as satisfactory as possible and the time consumption can be as low as possible. Based on the ALC algorithm, we introduce a distributed approach called Distributed Automatic LSTM Customization (DALC) to customize an LSTM model for every detector in large-scale transportation networks. Our experiment demonstrates that the DALC provides higher prediction accuracy than several approaches provided by Apache Spark MLlib.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、短期交通予測のためのいくつかのアプローチが導入されている。 しかし,多数の検出器を地理的に配置して交通データを収集する大規模交通ネットワークでは,詳細な交通予測がまだ未解決である。 本稿では,単一検出器のlstmモデルを有限マルコフ決定プロセスにカスタマイズする問題を定式化し,それに対応する予測精度を可能な限り満足し,時間消費を極力低くできるように,単一検出器のlstmモデルを自動カスタマイズする自動lstmカスタマイズ(alc)アルゴリズムを導入する。 ALCアルゴリズムに基づいて,大規模輸送ネットワークにおけるLSTMモデル毎にLSTMモデルをカスタマイズするために,分散自動LSTMカスタマイズ(DALC)と呼ばれる分散アプローチを導入する。 本実験は, dalcがapache spark mllibが提供する複数のアプローチよりも高い予測精度を提供することを示す。

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