論文の概要: Spatial-Temporal Tensor Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06126v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 15:28:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:48:51.975843
• Title: Spatial-Temporal Tensor Graph Convolutional Network for Traffic Prediction
• Title（参考訳）: 交通予測のための時空間テンソルグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Xuran Xu, Tong Zhang, Chunyan Xu, Zhen Cui, and Jian Yang
• Abstract要約: 本稿では,交通速度予測に対処する空間時間グラフ畳み込みネットワークを提案する。 計算負荷を軽減するために、タッカーテンソル分解を行い、テンソル畳み込みを導出する。 2つの実世界の交通速度データセットの実験は、従来の交通予測方法よりも効果的な方法を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.762437988118386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate traffic prediction is crucial to the guidance and management of urban traffics. However, most of the existing traffic prediction models do not consider the computational burden and memory space when they capture spatial-temporal dependence among traffic data. In this work, we propose a factorized Spatial-Temporal Tensor Graph Convolutional Network to deal with traffic speed prediction. Traffic networks are modeled and unified into a graph that integrates spatial and temporal information simultaneously. We further extend graph convolution into tensor space and propose a tensor graph convolution network to extract more discriminating features from spatial-temporal graph data. To reduce the computational burden, we take Tucker tensor decomposition and derive factorized a tensor convolution, which performs separate filtering in small-scale space, time, and feature modes. Besides, we can benefit from noise suppression of traffic data when discarding those trivial components in the process of tensor decomposition. Extensive experiments on two real-world traffic speed datasets demonstrate our method is more effective than those traditional traffic prediction methods, and meantime achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 都市交通の指導と管理には正確な交通予測が不可欠である。 しかし,既存の交通予測モデルの多くは,交通データ間の空間的時間的依存を捉える場合の計算負担やメモリ空間を考慮していない。 本研究では,トラヒック速度予測を扱うための因子化空間-時間テンソルグラフ畳み込みネットワークを提案する。 トラフィックネットワークは、空間情報と時間情報を同時に統合するグラフにモデル化および統合されます。 さらに、グラフ畳み込みをテンソル空間に拡張し、空間時間グラフデータからより識別性の高い特徴を抽出するテンソルグラフ畳み込みネットワークを提案する。 計算負荷を軽減するために、我々はタッカーテンソル分解を取り、小さな空間、時間、および特徴モードで別々のフィルタリングを実行するテンソル畳み込みを導出する。 さらに、テンソル分解の過程でこれらの自明なコンポーネントを捨てる際に、トラフィックデータのノイズ抑制の恩恵を受ける。 2つの実世界のトラヒックスピードデータセットに関する広範囲な実験により、従来のトラヒック予測手法よりも効果が示され、その間に最先端のパフォーマンスが達成される。

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