論文の概要: Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks for Traffic
Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13684v3
- Date: Tue, 13 Jun 2023 11:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 18:51:53.554466
- Title: Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks for Traffic
Forecasting
- Title（参考訳）: 交通予測のための時空間ジョイントグラフ畳み込みネットワーク
- Authors: Chuanpan Zheng, Xiaoliang Fan, Shirui Pan, Haibing Jin, Zhaopeng Peng,
Zonghan Wu, Cheng Wang, Philip S. Yu
- Abstract要約: 近年、時間グラフモデリング問題として交通予測の定式化に焦点が移っている。
本稿では,道路網における交通予測の精度向上のための新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.10017445699532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent studies have shifted their focus towards formulating traffic
forecasting as a spatio-temporal graph modeling problem. Typically, they
constructed a static spatial graph at each time step and then connected each
node with itself between adjacent time steps to create a spatio-temporal graph.
However, this approach failed to explicitly reflect the correlations between
different nodes at different time steps, thus limiting the learning capability
of graph neural networks. Additionally, those models overlooked the dynamic
spatio-temporal correlations among nodes by using the same adjacency matrix
across different time steps. To address these limitations, we propose a novel
approach called Spatio-Temporal Joint Graph Convolutional Networks (STJGCN) for
accurate traffic forecasting on road networks over multiple future time steps.
Specifically, our method encompasses the construction of both pre-defined and
adaptive spatio-temporal joint graphs (STJGs) between any two time steps, which
represent comprehensive and dynamic spatio-temporal correlations. We further
introduce dilated causal spatio-temporal joint graph convolution layers on the
STJG to capture spatio-temporal dependencies from distinct perspectives with
multiple ranges. To aggregate information from different ranges, we propose a
multi-range attention mechanism. Finally, we evaluate our approach on five
public traffic datasets and experimental results demonstrate that STJGCN is not
only computationally efficient but also outperforms 11 state-of-the-art
baseline methods.
- Abstract（参考訳）: 最近の研究は、時空間グラフモデリング問題として、交通予測の定式化に焦点を移している。
通常、彼らは各時間ステップで静的な空間グラフを構築し、各ノードと隣接する時間ステップの間を接続して時空間グラフを作成する。
しかし、このアプローチは異なる時間ステップで異なるノード間の相関を明示的に反映できず、グラフニューラルネットワークの学習能力を制限した。
これらのモデルでは、異なる時間ステップで同じ隣接行列を用いて、ノード間の動的時空間相関を見逃していた。
これらの制約に対処するため,道路網上での正確な交通予測を行うために,時空間共同グラフ畳み込みネットワーク (STJGCN) と呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には,包括的および動的時空間相関を表す2つの時間ステップ間の事前定義と適応時空間ジョイントグラフ(stjgs)の構成について述べる。
さらに,STJG上に拡張因果時空間グラフ畳み込み層を導入し,複数の範囲の異なる視点から時空間依存性を捉える。
異なる範囲の情報を集約するために,多範囲注意機構を提案する。
最後に, 提案手法を5つのパブリックトラフィックデータセットで評価し, 実験結果から, STJGCNは計算効率だけでなく, 11の最先端のベースライン法よりも優れていることを示した。
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