論文の概要: Spatial-Temporal Conv-sequence Learning with Accident Encoding for
Traffic Flow Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10478v1
- Date: Fri, 21 May 2021 17:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:10:07.229680
- Title: Spatial-Temporal Conv-sequence Learning with Accident Encoding for
Traffic Flow Prediction
- Title（参考訳）: 交通流予測のための事故エンコーディングを用いた時空間凸系列学習
- Authors: Zichuan Liu, Rui Zhang, Chen Wang, Hongbo Jiang
- Abstract要約: インテリジェント交通システムにおいて、交通予測の重要な問題は、周期的時間的依存関係と複雑な空間的相関を抽出する方法である。
本研究では、集中時間ブロックが一方向の畳み込みを用いて、短時間の時間的依存を効果的に捉えた時空間連続学習(STCL)を提案する。
本研究では,大規模実世界のタスクについて広範な実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.94199362114272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In intelligent transportation system, the key problem of traffic forecasting
is how to extract the periodic temporal dependencies and complex spatial
correlation. Current state-of-the-art methods for traffic flow prediction are
based on graph architectures and sequence learning models, but they do not
fully exploit spatial-temporal dynamic information in traffic system.
Specifically, the temporal dependence of short-range is diluted by recurrent
neural networks, and existing sequence model ignores local spatial information
because the convolution operation uses global average pooling. Besides, there
will be some traffic accidents during the transitions of objects causing
congestion in the real world that trigger increased prediction deviation. To
overcome these challenges, we propose the Spatial-Temporal Conv-sequence
Learning (STCL), in which a focused temporal block uses unidirectional
convolution to effectively capture short-term periodic temporal dependence, and
a spatial-temporal fusion module is able to extract the dependencies of both
interactions and decrease the feature dimensions. Moreover, the accidents
features impact on local traffic congestion and position encoding is employed
to detect anomalies in complex traffic situations. We conduct extensive
experiments on large-scale real-world tasks and verify the effectiveness of our
proposed method.
- Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムにおいて、交通予測の重要な問題は、周期的時間的依存関係と複雑な空間的相関を抽出する方法である。
交通流予測の最先端手法は,グラフアーキテクチャやシーケンス学習モデルに基づくが,交通システムにおける空間時間的動的情報を完全に活用するものではない。
具体的には、短距離の時間的依存は繰り返しニューラルネットワークによって希釈され、畳み込み操作はグローバル平均プーリングを使用するため、既存のシーケンスモデルは局所的な空間情報を無視する。
さらに、現実世界の混雑を引き起こした物体の遷移中に、予測の偏差を増加させる交通事故が発生する。
これらの課題を克服するために、集中時間ブロックが一方向の畳み込みを用いて短期的時間的依存を効果的に捉え、空間的時間的融合モジュールが両方の相互作用の依存関係を抽出し、特徴次元を減少させることができる空間的時間的畳み込み学習(STCL)を提案する。
また,複雑な交通状況における異常を検出するために,局所的な交通渋滞や位置符号化の影響を特徴とする。
大規模実世界の課題を広範囲に実験し,提案手法の有効性を検証する。
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