論文の概要: A Spatio-Temporal Spot-Forecasting Framework for Urban Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13977v2
• Date: Wed, 1 Apr 2020 05:26:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:30:48.847552
• Title: A Spatio-Temporal Spot-Forecasting Framework for Urban Traffic Prediction
• Title（参考訳）: 都市交通予測のための時空間予測フレームワーク
• Authors: Rodrigo de Medrano, Jos\'e L. Aznarte
• Abstract要約: 比較的時間的なトラフィック予測のための複雑なディープニューラルネットワークフレームワークを作成します。 我々は、我々のアプローチの成果が、他の最先端の代替手段よりも安定し、より優れていることを示す。
• 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: Spatio-temporal forecasting is an open research field whose interest is growing exponentially. In this work we focus on creating a complex deep neural framework for spatio-temporal traffic forecasting with comparatively very good performance and that shows to be adaptable over several spatio-temporal conditions while remaining easy to understand and interpret. Our proposal is based on an interpretable attention-based neural network in which several modules are combined in order to capture key spatio-temporal time series components. Through extensive experimentation, we show how the results of our approach are stable and better than those of other state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測は、指数関数的に成長しているオープン研究分野である。 本研究では,時間的トラヒック予測のための複雑な深層ニューラルネットワークフレームワークの作成に焦点をあて,高い性能と時間的トラヒック予測の理解と解釈の容易さを保ちながら,時空間的条件に適応できることを示す。 提案手法は,重要な時空間時系列成分を捉えるために複数のモジュールを結合した,解釈可能なアテンションベースニューラルネットワークに基づく。 広範な実験を通じて,我々のアプローチの結果が,他の最先端の代替製品よりも安定して優れたものであることを示す。

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