論文の概要: Short-term Traffic Prediction with Deep Neural Networks: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00712v1
- Date: Fri, 28 Aug 2020 15:06:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 01:47:38.668367
- Title: Short-term Traffic Prediction with Deep Neural Networks: A Survey
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークによる短期交通予測:サーベイ
- Authors: Kyungeun Lee, Moonjung Eo, Euna Jung, Yoonjin Yoon, and Wonjong Rhee
- Abstract要約: 現代の交通システムでは、毎日大量の交通データが生成される。
これにより、短期交通予測(STTP)が急速に進歩した。
複雑な関係を持つトラフィックネットワークでは、最も重要な特徴やパターンを自動的に抽出できるため、ディープニューラルネットワーク(DNN)がよく機能することが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9849405664643585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In modern transportation systems, an enormous amount of traffic data is
generated every day. This has led to rapid progress in short-term traffic
prediction (STTP), in which deep learning methods have recently been applied.
In traffic networks with complex spatiotemporal relationships, deep neural
networks (DNNs) often perform well because they are capable of automatically
extracting the most important features and patterns. In this study, we survey
recent STTP studies applying deep networks from four perspectives. 1) We
summarize input data representation methods according to the number and type of
spatial and temporal dependencies involved. 2) We briefly explain a wide range
of DNN techniques from the earliest networks, including Restricted Boltzmann
Machines, to the most recent, including graph-based and meta-learning networks.
3) We summarize previous STTP studies in terms of the type of DNN techniques,
application area, dataset and code availability, and the type of the
represented spatiotemporal dependencies. 4) We compile public traffic datasets
that are popular and can be used as the standard benchmarks. Finally, we
suggest challenging issues and possible future research directions in STTP.
- Abstract（参考訳）: 現代の交通システムでは、毎日大量の交通データが生成される。
これにより,最近深層学習手法が適用された短期交通予測(STTP)が急速に進展した。
複雑な時空間関係を持つトラフィックネットワークでは、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、最も重要な特徴やパターンを自動的に抽出できるため、よく機能する。
本研究では,深層ネットワークを応用したsttp研究を4つの視点から行った。
1) 関係する空間的・時間的依存関係の数と種類に応じて入力データ表現法を要約する。
2)Restricted Boltzmann Machinesを含む最初期のネットワークから,グラフベースおよびメタラーニングネットワークを含む最新のネットワークまで,幅広いDNN技術について簡単に説明する。
3) DNN技術の種類, アプリケーション領域, データセットとコード可用性, 表現された時空間依存性のタイプについて, これまでのSTTP研究を要約する。
4) 一般的な公開トラフィックデータセットをコンパイルし、標準ベンチマークとして使用できる。
最後に,STTPにおける課題と今後の研究方向性を提案する。
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