Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multivariate and Propagation Graph Attention Network for Spatial-Temporal Prediction with Outdoor Cellular Traffic

論文の概要: Multivariate and Propagation Graph Attention Network for Spatial-Temporal Prediction with Outdoor Cellular Traffic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08307v1
Date: Wed, 18 Aug 2021 17:31:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-20 14:25:53.414267
Title: Multivariate and Propagation Graph Attention Network for Spatial-Temporal Prediction with Outdoor Cellular Traffic
Title（参考訳）: 屋外セルトラフィックを考慮した空間時間予測のための多変量・伝搬グラフ注意ネットワーク
Authors: Chung-Yi Lin, Hung-Ting Su, Shen-Lung Tung, Winston Hsu
Abstract要約: 本稿では,電話会社における1日20億件以上のレコードから抽出した屋外セルラートラフィックを用いて,この問題に対処する。都市部における道路交差点について検討し,歴史的屋外セル・トラフィックが与えられたすべての交差点の今後の屋外セル・トラフィックを予測することを目的としている。実験により,提案したモデルが,我々のデータセットの最先端手法を著しく上回っていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.479254848034425
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Spatial-temporal prediction is a critical problem for intelligent transportation, which is helpful for tasks such as traffic control and accident prevention. Previous studies rely on large-scale traffic data collected from sensors. However, it is unlikely to deploy sensors in all regions due to the device and maintenance costs. This paper addresses the problem via outdoor cellular traffic distilled from over two billion records per day in a telecom company, because outdoor cellular traffic induced by user mobility is highly related to transportation traffic. We study road intersections in urban and aim to predict future outdoor cellular traffic of all intersections given historic outdoor cellular traffic. Furthermore, We propose a new model for multivariate spatial-temporal prediction, mainly consisting of two extending graph attention networks (GAT). First GAT is used to explore correlations among multivariate cellular traffic. Another GAT leverages the attention mechanism into graph propagation to increase the efficiency of capturing spatial dependency. Experiments show that the proposed model significantly outperforms the state-of-the-art methods on our dataset.
Abstract（参考訳）: 時空間予測は知的輸送にとって重要な問題であり,交通制御や事故防止といったタスクに有用である。これまでの研究は、センサーから収集された大規模トラフィックデータに依存していた。しかし、装置とメンテナンスコストのため、すべての領域にセンサーを配備する可能性は低い。本稿では, 通信企業における1日20億件以上のデータから抽出した屋外セルラートラフィックを, 利用者移動によって誘導される屋外セルラートラフィックが交通量に大きく関係していることから, この問題に対処する。都市における道路交差点について検討し、歴史的屋外セル交通を前提として、全交差点の屋外セルトラフィックを予測することを目的としている。さらに,2つの拡張グラフアテンションネットワーク(GAT)で構成される多変量空間時間予測モデルを提案する。 GATは多変量セルトラフィック間の相関を探索するために用いられる。別のGATは、空間依存を捕捉する効率を高めるために、アテンションメカニズムをグラフ伝播に活用する。実験により,提案モデルが,我々のデータセットにおける最先端のメソッドを大幅に上回ることを示した。

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