論文の概要: An Empirical Experiment on Deep Learning Models for Predicting Traffic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05504v1
• Date: Wed, 12 May 2021 08:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:19:19.282025
• Title: An Empirical Experiment on Deep Learning Models for Predicting Traffic Data
• Title（参考訳）: 交通データ予測のための深層学習モデルに関する実証実験
• Authors: Hyunwook Lee, Cheonbok Park, Seungmin Jin, Hyeshin Chu, Jaegul Choo, Sungahn Ko
• Abstract要約: 交通制御領域における意思決定者を支援するためのディープラーニングモデルが提案されている。 どのモデルが最先端のパフォーマンスを提供するのかを理解することは困難です。 交通状況が急変した場合、どのモデルが動作するかを決定することも困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.103216508546645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To tackle ever-increasing city traffic congestion problems, researchers have proposed deep learning models to aid decision-makers in the traffic control domain. Although the proposed models have been remarkably improved in recent years, there are still questions that need to be answered before deploying models. For example, it is difficult to figure out which models provide state-of-the-art performance, as recently proposed models have often been evaluated with different datasets and experiment environments. It is also difficult to determine which models would work when traffic conditions change abruptly (e.g., rush hour). In this work, we conduct two experiments to answer the two questions. In the first experiment, we conduct an experiment with the state-of-the-art models and the identical public datasets to compare model performance under a consistent experiment environment. We then extract a set of temporal regions in the datasets, whose speeds change abruptly and use these regions to explore model performance with difficult intervals. The experiment results indicate that Graph-WaveNet and GMAN show better performance in general. We also find that prediction models tend to have varying performances with data and intervals, which calls for in-depth analysis of models on difficult intervals for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 都市交通渋滞の増大に対処するため、研究者は交通管理領域の意思決定者を支援するためのディープラーニングモデルを提案した。 提案されたモデルは近年大幅に改善されているが、モデルのデプロイ前に答える必要がある疑問が残っている。 例えば、最近提案されたモデルは、しばしば異なるデータセットや実験環境で評価されているため、どのモデルが最先端のパフォーマンスを提供するかを判断することは困難である。 また、交通条件が突然変化する場合(ラッシュ時など)にどのモデルが機能するかを決定することも困難である。 本研究では,2つの質問に答える2つの実験を行う。 第1の実験では,最先端モデルと同一の公開データセットを用いて,一貫した実験環境下でのモデル性能を比較する実験を行った。 次にデータセット内の時間領域のセットを抽出し、その速度が突然変化し、これらの領域を使用して、難しい間隔でモデル性能を探索する。 実験結果から,Graph-WaveNet と GMAN は一般に高い性能を示した。 また、予測モデルにはデータや間隔の異なるパフォーマンスが伴う傾向があり、現実の展開において困難な間隔でのモデルの詳細な分析が求められる。

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