論文の概要: DetectorNet: Transformer-enhanced Spatial Temporal Graph Neural Network
for Traffic Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00869v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 03:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-07 11:43:17.176254
- Title: DetectorNet: Transformer-enhanced Spatial Temporal Graph Neural Network
for Traffic Prediction
- Title（参考訳）: DetectorNet:トラフィック予測のためのトランスフォーマー強化時空間グラフニューラルネットワーク
- Authors: He Li, Shiyu Zhang, Xuejiao Li, Liangcai Su, Hongjie Huang, Duo Jin,
Linghao Chen, Jianbing Huang, Jaesoo Yoo
- Abstract要約: 高カバレッジの検出器は、経路計画や交通渋滞の回避において、道路利用者にとって直接的かつ遠回りの利点がある。
これらのデータを活用すると、動的時間的相関、道路条件の変化による動的空間的相関など、ユニークな課題が提示される。
本稿では,Transformer が拡張した DetectorNet を提案し,これらの課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.302265301004301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detectors with high coverage have direct and far-reaching benefits for road
users in route planning and avoiding traffic congestion, but utilizing these
data presents unique challenges including: the dynamic temporal correlation,
and the dynamic spatial correlation caused by changes in road conditions.
Although the existing work considers the significance of modeling with
spatial-temporal correlation, what it has learned is still a static road
network structure, which cannot reflect the dynamic changes of roads, and
eventually loses much valuable potential information. To address these
challenges, we propose DetectorNet enhanced by Transformer. Differs from
previous studies, our model contains a Multi-view Temporal Attention module and
a Dynamic Attention module, which focus on the long-distance and short-distance
temporal correlation, and dynamic spatial correlation by dynamically updating
the learned knowledge respectively, so as to make accurate prediction. In
addition, the experimental results on two public datasets and the comparison
results of four ablation experiments proves that the performance of DetectorNet
is better than the eleven advanced baselines.
- Abstract（参考訳）: 高カバレッジの検出器は、経路計画や交通渋滞の回避において、道路利用者にとって直接的かつ広範囲な利点があるが、これらのデータを活用すると、動的な時間的相関、道路環境の変化による動的空間的相関など、ユニークな課題が生じる。
既存の研究は、空間的時間的相関によるモデリングの重要性を考慮しているが、彼らが学んだことは、まだ静的な道路ネットワーク構造であり、道路の動的変化を反映できず、最終的には非常に価値のある情報を失う。
これらの課題に対処するため,Transformer で拡張された DetectorNet を提案する。
従来の研究と異なり,本モデルでは,長距離時間と短距離時間との時間的相関に着目したマルチビュー・テンポラル・アテンション・モジュールと動的アテンション・モジュールと,学習した知識を動的に更新し,正確な予測を行う動的空間的相関を含む。
さらに,2つの公開データセットに対する実験結果と4つのアブレーション実験との比較結果から,インタクタネットの性能が11の高度なベースラインよりも優れていることが示された。
関連論文リスト
- Temporal Graph Learning Recurrent Neural Network for Traffic Forecasting [27.20703077756038]
これらの問題に対処するため,TGLRN(Temporal Graph Learning Recurrent Neural Network)を提案する。
より正確には、時系列の性質を効果的にモデル化するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を活用し、各ステップでグラフを動的に構築する。
実世界の4つのベンチマークデータセットの実験結果から, TGLRNの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T19:08:40Z) - Hybrid Transformer and Spatial-Temporal Self-Supervised Learning for
Long-term Traffic Prediction [1.8531577178922987]
本稿では,ハイブリッドトランスフォーマーと自己教師型学習を組み合わせたモデルを提案する。
このモデルは、トラフィックのシーケンスレベルにデータ拡張技術を適用することにより、適応的なデータ拡張を強化する。
本研究では,時間的および空間的依存をモデル化する2つの自己教師型学習タスクを設計し,モデルの精度と能力を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T06:17:23Z) - PDFormer: Propagation Delay-Aware Dynamic Long-Range Transformer for
Traffic Flow Prediction [78.05103666987655]
空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。
本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。
提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T08:42:40Z) - Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A
Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach [76.45949280328838]
本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。
次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T07:25:57Z) - D2-TPred: Discontinuous Dependency for Trajectory Prediction under
Traffic Lights [68.76631399516823]
本稿では,空間的動的相互作用グラフ(SDG)と行動依存グラフ(BDG)を用いて,交通信号に対する軌道予測手法D2-TPredを提案する。
実験の結果,VTP-TLではADEとFDEでそれぞれ20.45%,20.78%以上を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T10:19:07Z) - STCGAT: Spatial-temporal causal networks for complex urban road traffic
flow prediction [12.223433627287605]
交通データは非常に非線形であり、道路ノード間の複雑な空間的相関を持つ。
既存のアプローチでは、固定された道路ネットワークトポロジマップと独立した時系列モジュールを使用して、時空間相関をキャプチャする。
本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)を介して交通ネットワークの空間依存性を捕捉し,交通データの因果関係を解析する新しい予測モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-21T06:38:34Z) - DMGCRN: Dynamic Multi-Graph Convolution Recurrent Network for Traffic
Forecasting [7.232141271583618]
以上の問題に対処する新しい動的多重グラフ畳み込み再帰ネットワーク(DMG)を提案する。
距離に基づくグラフを用いて,距離の近いノードから空間情報をキャプチャする。
また,道路間の構造相関を符号化した新しい潜在グラフを構築し,ノードから空間情報をキャプチャする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-04T06:51:55Z) - SST-GNN: Simplified Spatio-temporal Traffic forecasting model using
Graph Neural Network [2.524966118517392]
我々は,SST-GNN(SST-GNN)を簡易に設計し,異なる地区を個別に集約することで依存性を効果的に符号化した。
我々は,本モデルが3つの実環境トラフィックデータセットの最先端モデルよりも大幅に優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T18:28:44Z) - Constructing Geographic and Long-term Temporal Graph for Traffic
Forecasting [88.5550074808201]
交通予測のための地理・長期時間グラフ畳み込み型ニューラルネットワーク(GLT-GCRNN)を提案する。
本研究では,地理的・長期的時間的パターンを共有する道路間のリッチな相互作用を学習する交通予測のための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-23T03:50:46Z) - A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for
Trajectory Prediction [74.00750936752418]
空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。
まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。
第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z) - Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting [74.76852538940746]
本稿では,長期交通予測の精度を向上させるため,時空間変圧器ネットワーク(STTN)の新たなパラダイムを提案する。
具体的には、有向空間依存を動的にモデル化することにより、空間変換器と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。
提案モデルにより,長期間にわたる空間的依存関係に対する高速かつスケーラブルなトレーニングが可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-09T10:21:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。