論文の概要: Spatio-Temporal Point Processes with Attention for Traffic Congestion Event Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08665v2
• Date: Mon, 31 May 2021 19:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 22:52:11.257049
• Title: Spatio-Temporal Point Processes with Attention for Traffic Congestion Event Modeling
• Title（参考訳）: 交通渋滞イベントモデリングに注意を向けた時空間的ポイントプロセス
• Authors: Shixiang Zhu, Ruyi Ding, Minghe Zhang, Pascal Van Hentenryck, Yao Xie
• Abstract要約: 本稿では,道路ネットワーク上での交通渋滞イベントをモデル化するための新しいフレームワークを提案する。 交通センサからのカウントデータと交通事故を報告した警察の報告を組み合わせることで、マルチモーダルデータを用いて、渋滞イベントに対する2種類のトリガー効果を捉えることを目指す。 ある場所での現在の交通渋滞は、将来の道路網の混雑を引き起こす可能性があり、交通事故は広範な交通渋滞を引き起こす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.994426283738363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework for modeling traffic congestion events over road networks. Using multi-modal data by combining count data from traffic sensors with police reports that report traffic incidents, we aim to capture two types of triggering effect for congestion events. Current traffic congestion at one location may cause future congestion over the road network, and traffic incidents may cause spread traffic congestion. To model the non-homogeneous temporal dependence of the event on the past, we use a novel attention-based mechanism based on neural networks embedding for point processes. To incorporate the directional spatial dependence induced by the road network, we adapt the "tail-up" model from the context of spatial statistics to the traffic network setting. We demonstrate our approach's superior performance compared to the state-of-the-art methods for both synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 道路ネットワーク上での交通渋滞をモデル化するための新しい枠組みを提案する。 交通センサからのカウントデータと交通事故を通報する警察のレポートを組み合わせたマルチモーダルデータを用いて,渋滞イベントに対する2種類のトリガー効果を捉えることを目的とする。 現在ある場所での交通渋滞は将来の道路網の混雑を引き起こし、交通事故は交通渋滞を広める可能性がある。 過去の事象の非均質な時間的依存性をモデル化するために、ポイントプロセスに埋め込まれたニューラルネットワークに基づく新しい注意に基づくメカニズムを用いる。 道路網によって引き起こされる方向的空間依存を取り入れるために,空間統計の文脈から交通ネットワーク設定へ"tail-up"モデルを適用する。 合成データと実データの両方に対する最先端手法と比較して,本手法の優れた性能を示す。

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