論文の概要: Traffic Flow Forecasting with Maintenance Downtime via Multi-Channel
Attention-Based Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01535v1
- Date: Mon, 4 Oct 2021 16:07:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:56:49.221847
- Title: Traffic Flow Forecasting with Maintenance Downtime via Multi-Channel
Attention-Based Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks
- Title（参考訳）: マルチチャネルアテンションに基づく時空間グラフ畳み込みネットワークによる交通流予測
- Authors: Yuanjie Lu, Parastoo Kamranfar, David Lattanzi, Amarda Shehu
- Abstract要約: 建設工事の影響下での交通速度予測モデルを提案する。
このモデルは、強力なアテンションベースの時間グラフ畳み込みアーキテクチャに基づいているが、様々なチャネルを利用して異なる情報ソースを統合する。
このモデルは、2つのベンチマークデータセットと、北バージニアの散らかった道路の角で収集した新しいデータセットで評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318655493189584
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Forecasting traffic flows is a central task in intelligent transportation
system management. Graph structures have shown promise as a modeling framework,
with recent advances in spatio-temporal modeling via graph convolution neural
networks, improving the performance or extending the prediction horizon on
traffic flows. However, a key shortcoming of state-of-the-art methods is their
inability to take into account information of various modalities, for instance
the impact of maintenance downtime on traffic flows. This is the issue we
address in this paper. Specifically, we propose a novel model to predict
traffic speed under the impact of construction work. The model is based on the
powerful attention-based spatio-temporal graph convolution architecture but
utilizes various channels to integrate different sources of information,
explicitly builds spatio-temporal dependencies among traffic states, captures
the relationships between heterogeneous roadway networks, and then predicts
changes in traffic flow resulting from maintenance downtime events. The model
is evaluated on two benchmark datasets and a novel dataset we have collected
over the bustling Tyson's corner region in Northern Virginia. Extensive
comparative experiments and ablation studies show that the proposed model can
capture complex and nonlinear spatio-temporal relationships across a
transportation corridor, outperforming baseline models.
- Abstract（参考訳）: 交通流の予測は、インテリジェント交通システム管理における中心的な課題である。
グラフ構造は、グラフ畳み込みニューラルネットワークによる時空間モデリングの最近の進歩、パフォーマンスの向上、トラフィックフローの予測地平線の拡張など、モデリングフレームワークとして期待されている。
しかしながら、最先端手法の重要な欠点は、メンテナンスダウンタイムがトラフィックフローに与える影響など、さまざまなモダリティの情報を考慮することができないことだ。
これは我々が本稿で取り上げている問題です。
具体的には,建設工事の影響を考慮した交通速度予測モデルを提案する。
このモデルは、強力な注目に基づく時空間グラフ畳み込みアーキテクチャに基づいているが、様々なチャネルを利用して異なる情報ソースを統合し、トラフィック状態間の時空間依存性を明確に構築し、異種道路網間の関係を捉え、メンテナンスダウンタイムイベントによるトラフィックフローの変化を予測する。
このモデルは、2つのベンチマークデータセットと、北バージニアのTysonのコーナーで収集した新しいデータセットで評価されている。
広汎な比較実験とアブレーション実験により,提案モデルが輸送路を横断する複雑で非線形な時空間的関係を捉えることができ,ベースラインモデルよりも優れていた。
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