論文の概要: TERMCast: Temporal Relation Modeling for Effective Urban Flow Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05554v2
• Date: Fri, 5 Mar 2021 01:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:05:32.673905
• Title: TERMCast: Temporal Relation Modeling for Effective Urban Flow Forecasting
• Title（参考訳）: termcast: 有効都市フロー予測のための時間関係モデリング
• Authors: Hao Xue and Flora D Salim
• Abstract要約: 本稿では,新しい都市流れ予測アーキテクチャであるTERMCastを紹介する。 Transformerベースの長期関係予測モジュールは、周期性を検出するために明示的に設計されている。 予測周期関係ベクトルと予測都市流テンソルから推定される関係ベクトルの整合性を測定するために, 整合モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.949781365631557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban flow forecasting is a challenging task, given the inherent periodic characteristics of urban flow patterns. To capture the periodicity, existing urban flow prediction approaches are often designed with closeness, period, and trend components extracted from the urban flow sequence. However, these three components are often considered separately in the prediction model. These components have not been fully explored together and simultaneously incorporated in urban flow forecasting models. We introduce a novel urban flow forecasting architecture, TERMCast. A Transformer based long-term relation prediction module is explicitly designed to discover the periodicity and enable the three components to be jointly modeled This module predicts the periodic relation which is then used to yield the predicted urban flow tensor. To measure the consistency of the predicted periodic relation vector and the relation vector inferred from the predicted urban flow tensor, we propose a consistency module. A consistency loss is introduced in the training process to further improve the prediction performance. Through extensive experiments on three real-world datasets, we demonstrate that TERMCast outperforms multiple state-of-the-art methods. The effectiveness of each module in TERMCast has also been investigated.
• Abstract（参考訳）: 都市フロー予測は, 都市フローパターン固有の周期特性を考えると, 困難な課題である。 周期性を捉えるため、既存の都市流予測手法は、都市流列から抽出された近接性、周期、トレンド成分を用いて設計されることが多い。 しかし、これらの3つの成分は予測モデルでは別々に考慮されることが多い。 これらの成分は完全には探索されておらず、同時に都市流予測モデルに組み込まれている。 本稿では,新しい都市流れ予測アーキテクチャであるTERMCastを紹介する。 変圧器を用いた長期関係予測モジュールは、周期性を発見し、3つのコンポーネントを共同でモデル化できるように明示的に設計されており、このモジュールは予測された都市流テンソルを生成するために使用される周期関係を予測する。 予測周期関係ベクトルと予測都市流テンソルから推定される関係ベクトルの整合性を測定するために,整合モジュールを提案する。 トレーニングプロセスに一貫性損失が導入され、予測性能がさらに向上する。 3つの実世界のデータセットに関する広範な実験を通して、TERMCastが複数の最先端手法より優れていることを示す。 TERMCastの各モジュールの有効性についても検討した。

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