論文の概要: STR-GODEs: Spatial-Temporal-Ridership Graph ODEs for Metro Ridership Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04980v1
• Date: Sun, 11 Jul 2021 06:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 04:47:04.120325
• Title: STR-GODEs: Spatial-Temporal-Ridership Graph ODEs for Metro Ridership Prediction
• Title（参考訳）: STR-GODEs:Metro Ridership Predictionのための空間時間ライダーグラフODEs
• Authors: Chuyu Huang
• Abstract要約: 我々はODEアルゴリズムをグラフネットワークに拡張し、時間的・時間的・ライダー間の相関関係をタイムライン上で等間隔に分割することなく学習する。 GODE-RNNセルにライダー情報とその隠蔽状態を付加し、予測の長時間連続による誤差蓄積を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The metro ridership prediction has always received extensive attention from governments and researchers. Recent works focus on designing complicated graph convolutional recurrent network architectures to capture spatial and temporal patterns. These works extract the information of spatial dimension well, but the limitation of temporal dimension still exists. We extended Neural ODE algorithms to the graph network and proposed the STR-GODEs network, which can effectively learn spatial, temporal, and ridership correlations without the limitation of dividing data into equal-sized intervals on the timeline. While learning the spatial relations and the temporal correlations, we modify the GODE-RNN cell to obtain the ridership feature and hidden states. Ridership information and its hidden states are added to the GODESolve to reduce the error accumulation caused by long time series in prediction. Extensive experiments on two large-scale datasets demonstrate the efficacy and robustness of our model.
• Abstract（参考訳）: 地下鉄の乗客予測は常に政府や研究者から大きな注目を集めている。 近年,複雑なグラフ畳み込み型リカレントネットワークアーキテクチャの設計に注目が集まっている。 これらの研究は空間次元の情報をうまく抽出するが、時間次元の限界はまだ残っている。 我々は,ニューラルネットワークアルゴリズムをグラフネットワークに拡張し,時間的,時間的,ライダー間の相関関係をタイムライン上で等間隔に分割することなく効果的に学習できるSTR-GODEsネットワークを提案する。 空間的関係と時間的相関を学習しながら,gode-rnnセルを改変してライダーシップ特性と隠れ状態を得る。 ライダー情報とその隠れ状態がGODESolveに追加され、予測の長い時系列によるエラーの蓄積を低減する。 2つの大規模データセットに対する大規模な実験は、我々のモデルの有効性と堅牢性を示している。

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