Fugu-MT 論文翻訳(概要): RiskOracle: A Minute-level Citywide Traffic Accident Forecasting Framework

論文の概要: RiskOracle: A Minute-level Citywide Traffic Accident Forecasting Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00819v1
Date: Wed, 19 Feb 2020 07:18:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 14:20:33.714857
Title: RiskOracle: A Minute-level Citywide Traffic Accident Forecasting Framework
Title（参考訳）: RiskOracle: 都市全体の交通事故予測フレームワーク
Authors: Zhengyang Zhou, Yang Wang, Xike Xie, Lianliang Chen, Hengchang Liu
Abstract要約: 交通事故のリアルタイム予測は、公共の安全と都市管理にとってますます重要になっている。事故予測に関するこれまでの研究はしばしば時間レベルで行われ、既存のニューラルネットワークと静的な地域関係を考慮に入れている。本稿では,予測の粒度を細部まで改善する新しいフレームワークであるR RiskOracleを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.279252772816216
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Real-time traffic accident forecasting is increasingly important for public safety and urban management (e.g., real-time safe route planning and emergency response deployment). Previous works on accident forecasting are often performed on hour levels, utilizing existed neural networks with static region-wise correlations taken into account. However, it is still challenging when the granularity of forecasting step improves as the highly dynamic nature of road network and inherent rareness of accident records in one training sample, which leads to biased results and zero-inflated issue. In this work, we propose a novel framework RiskOracle, to improve the prediction granularity to minute levels. Specifically, we first transform the zero-risk values in labels to fit the training network. Then, we propose the Differential Time-varying Graph neural network (DTGN) to capture the immediate changes of traffic status and dynamic inter-subregion correlations. Furthermore, we adopt multi-task and region selection schemes to highlight citywide most-likely accident subregions, bridging the gap between biased risk values and sporadic accident distribution. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the effectiveness and scalability of our RiskOracle framework.
Abstract（参考訳）: リアルタイム交通事故予測は、公共の安全と都市管理(例えば、リアルタイム安全なルート計画と緊急対応展開)にとってますます重要になっている。事故予知に関するこれまでの研究はしばしば時間レベルで行われ、静的な地域関係を考慮したニューラルネットワークを活用している。しかし, 予測ステップの粒度が, 道路網の高度にダイナミックな性質と, 事故記録の固有な希少性として向上し, 偏りのある結果や, 膨らませる問題に繋がる場合には, 依然として困難である。本研究では,予測粒度を微小レベルまで改善する新しいフレームワークであるR RiskOracleを提案する。具体的には、まずラベルのゼロリスク値をトレーニングネットワークに適合させる。次に,トラヒック状態と動的サブリージョン間相関の即時変化を捉えるための差分時間変動グラフニューラルネットワーク(dtgn)を提案する。さらに,都市全体の最も類似した事故地域を強調するマルチタスクと地域選択方式を採用し,偏りのあるリスク値と散発的な事故分布のギャップを橋渡しした。 2つの実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、私たちの riskoracleフレームワークの有効性と拡張性を示しています。

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