論文の概要: Multi-Graph Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-RNN) for
Short-Term Forecasting of Transit Passenger Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13226v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 08:41:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 13:55:21.664604
- Title: Multi-Graph Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-RNN) for
Short-Term Forecasting of Transit Passenger Flow
- Title（参考訳）: 交通流の短期予測のための多グラフ畳み込みリカレントニューラルネットワーク(MGC-RNN)
- Authors: Yuxin He, Lishuai Li, Xinting Zhu, Kwok Leung Tsui
- Abstract要約: 交通管理や群衆規制には, 短期的な旅客輸送の予測が不可欠である。
都市交通システムにおける乗客の流れを予測するために,革新的な深層学習手法であるMulti-Graph Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-NN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9132565523269625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Short-term forecasting of passenger flow is critical for transit management
and crowd regulation. Spatial dependencies, temporal dependencies,
inter-station correlations driven by other latent factors, and exogenous
factors bring challenges to the short-term forecasts of passenger flow of urban
rail transit networks. An innovative deep learning approach, Multi-Graph
Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-RNN) is proposed to forecast
passenger flow in urban rail transit systems to incorporate these complex
factors. We propose to use multiple graphs to encode the spatial and other
heterogenous inter-station correlations. The temporal dynamics of the
inter-station correlations are also modeled via the proposed multi-graph
convolutional-recurrent neural network structure. Inflow and outflow of all
stations can be collectively predicted with multiple time steps ahead via a
sequence to sequence(seq2seq) architecture. The proposed method is applied to
the short-term forecasts of passenger flow in Shenzhen Metro, China. The
experimental results show that MGC-RNN outperforms the benchmark algorithms in
terms of forecasting accuracy. Besides, it is found that the inter-station
driven by network distance, network structure, and recent flow patterns are
significant factors for passenger flow forecasting. Moreover, the architecture
of LSTM-encoder-decoder can capture the temporal dependencies well. In general,
the proposed framework could provide multiple views of passenger flow dynamics
for fine prediction and exhibit a possibility for multi-source heterogeneous
data fusion in the spatiotemporal forecast tasks.
- Abstract（参考訳）: 乗客フローの短期予測は交通管理と群衆規制にとって重要である。
空間依存性,時間依存性,その他の潜伏要因による駅間相関,および外因性要因は,都市鉄道交通網の旅客流の短期予測に課題をもたらす。
都市鉄道交通システムにおける乗客の流れを予測し,複雑な要因を取り入れるために,多グラフ畳み込み-リカレントニューラルネットワーク (mgc-rnn) を提案する。
本稿では,複数のグラフを用いて空間的および異種間関係を符号化することを提案する。
駅間相関の時間的ダイナミクスは、提案したマルチグラフ畳み込み-リカレントニューラルネットワーク構造を通してモデル化される。
すべてのステーションのインフローとアウトフローは、シーケンス to sequence(seq2seq)アーキテクチャを介して、複数の時間ステップで総括的に予測できる。
提案手法は,中国深セン大都市圏における短期的な乗客流動予測に応用される。
実験の結果,MGC-RNNは予測精度でベンチマークアルゴリズムより優れていた。
さらに,ネットワーク距離,ネットワーク構造,近年のフローパターンによって駆動されるステーション間が,乗客のフロー予測の重要な要因であることが判明した。
さらに、LSTMエンコーダデコーダのアーキテクチャは、時間依存性をうまく捉えることができる。
概して,提案手法は,詳細な予測のための乗客フローダイナミクスの複数のビューを提供し,時空間予測タスクにおける多元不均質データ融合の可能性を示すことができる。
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