論文の概要: AdaEnsemble Learning Approach for Metro Passenger Flow Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07575v2
- Date: Tue, 10 Mar 2020 13:34:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 20:27:21.547990
- Title: AdaEnsemble Learning Approach for Metro Passenger Flow Forecasting
- Title（参考訳）: AdaEnsemble Learning Approach for Metro Passenger Flow Forecasting
- Authors: Shaolong Sun, Dongchuan Yang, Ju-e Guo, Shouyang Wang
- Abstract要約: 本稿では,首都圏の交通量を予測するための適応型アンサンブル(AdaEnsemble)学習手法を提案する。
これは、変動モード分解(VMD)、季節的自己回帰統合移動平均(SARIMA)、多層パーセプトロンネットワーク(MLP)、長期記憶(LSTM)ネットワークの相補的な利点を組み合わせたものである。
提案したAdaEnsembleラーニングアプローチは,最先端モデルと比較して最高の予測性能を持つだけでなく,深セン地下鉄における歴史的乗客フローデータに基づいて,最も有望かつ堅牢であると考えられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.415977307120616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate and timely metro passenger flow forecasting is critical for the
successful deployment of intelligent transportation systems. However, it is
quite challenging to propose an efficient and robust forecasting approach due
to the inherent randomness and variations of metro passenger flow. In this
study, we present a novel adaptive ensemble (AdaEnsemble) learning approach to
accurately forecast the volume of metro passenger flows, and it combines the
complementary advantages of variational mode decomposition (VMD), seasonal
autoregressive integrated moving averaging (SARIMA), multilayer perceptron
network (MLP) and long short-term memory (LSTM) network. The AdaEnsemble
learning approach consists of three important stages. The first stage applies
VMD to decompose the metro passenger flows data into periodic component,
deterministic component and volatility component. Then we employ SARIMA model
to forecast the periodic component, LSTM network to learn and forecast
deterministic component and MLP network to forecast volatility component. In
the last stage, the diverse forecasted components are reconstructed by another
MLP network. The empirical results show that our proposed AdaEnsemble learning
approach not only has the best forecasting performance compared with the
state-of-the-art models but also appears to be the most promising and robust
based on the historical passenger flow data in Shenzhen subway system and
several standard evaluation measures.
- Abstract（参考訳）: 正確な時間的かつタイムリーな乗客フロー予測は、インテリジェント交通システムの導入の成功に不可欠である。
しかし,首都圏の旅客流のランダム性や変動に起因して,効率的かつロバストな予測手法を提案することは極めて困難である。
そこで本研究では, 変動モード分解(VMD), 季節的自己回帰統合移動平均化(SARIMA), 多層パーセプトロンネットワーク(MLP), 長期記憶(LSTM)ネットワークの相補的利点を組み合わせた適応型アンサンブル(AdaEnsemble)学習手法を提案する。
AdaEnsembleの学習アプローチは3つの重要な段階で構成されている。
第1段階では、VMDを適用して、メトロ旅客フローデータを周期成分、決定成分、ボラティリティ成分に分解する。
次に、周期成分の予測にSARIMAモデル、決定論的成分の学習と予測にLSTMネットワーク、揮発性成分の予測にMLPネットワークを用いる。
最終段階では、様々な予測コンポーネントが別のMLPネットワークによって再構成される。
実験の結果,AdaEnsembleの学習手法は,最先端のモデルと比較して最高の予測性能を持つだけでなく,深セン地下鉄の歴史的乗客フローデータといくつかの標準評価基準に基づいて,最も有望かつ堅牢であることがわかった。
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