論文の概要: MAF-GNN: Multi-adaptive Spatiotemporal-flow Graph Neural Network for Traffic Speed Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03594v1
• Date: Sun, 8 Aug 2021 09:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 07:11:32.002144
• Title: MAF-GNN: Multi-adaptive Spatiotemporal-flow Graph Neural Network for Traffic Speed Forecasting
• Title（参考訳）: MAF-GNN:交通速度予測のための多適応時空間フローグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yaobin Xu, Weitang Liu, Zhongyi Jiang, Zixuan Xu, Tingyun Mao, Lili Chen, Mingwei Zhou
• Abstract要約: 交通速度予測のためのマルチ適応時空間フローグラフニューラルネットワーク(MAF-GNN)を提案する。 MAF-GNNは、トラフィックノード間の複数の遅延空間依存性をキャプチャする、効果的なマルチアダプティブ・アジャシエイト・マトリクス機構を導入している。 パブリックトラフィックネットワークの2つの実世界のデータセットであるMETR-LAとPeMS-Bayでは、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.614768552081925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic forecasting is a core element of intelligent traffic monitoring system. Approaches based on graph neural networks have been widely used in this task to effectively capture spatial and temporal dependencies of road networks. However, these approaches can not effectively define the complicated network topology. Besides, their cascade network structures have limitations in transmitting distinct features in the time and space dimensions. In this paper, we propose a Multi-adaptive Spatiotemporal-flow Graph Neural Network (MAF-GNN) for traffic speed forecasting. MAF-GNN introduces an effective Multi-adaptive Adjacency Matrices Mechanism to capture multiple latent spatial dependencies between traffic nodes. Additionally, we propose Spatiotemporal-flow Modules aiming to further enhance feature propagation in both time and space dimensions. MAF-GNN achieves better performance than other models on two real-world datasets of public traffic network, METR-LA and PeMS-Bay, demonstrating the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: トラフィック予測は、インテリジェントなトラフィック監視システムの中核要素である。 グラフニューラルネットワークに基づくアプローチは、道路網の時間的および時間的依存性を効果的に捉えるために広く利用されている。 しかし、これらのアプローチは複雑なネットワークトポロジーを効果的に定義することはできない。 さらに、それらのカスケードネットワーク構造は、時間と空間次元の異なる特徴を伝達する制限がある。 本稿では,交通速度予測のためのマルチ適応時空間フローグラフニューラルネットワーク(MAF-GNN)を提案する。 MAF-GNNは、トラフィックノード間の複数の遅延空間依存性をキャプチャする効果的なマルチアダプティブ・アジャケーシ・マトリクス機構を導入する。 さらに,時間次元と空間次元の両方における特徴伝達をさらに強化することを目的とした時空間フローモジュールを提案する。 MAF-GNNは、公共交通ネットワークの2つの実世界のデータセットであるMETR-LAとPeMS-Bayの他のモデルよりも優れた性能を実現し、提案手法の有効性を実証している。

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