論文の概要: Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): A Novel Neural Network For OD Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14625v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 08:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 15:17:04.809253
• Title: Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): A Novel Neural Network For OD Estimation
• Title（参考訳）: Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): OD推定のための新しいニューラルネットワーク
• Authors: Guanzhou Li, Yujing He, Jianping Wu
• Abstract要約: 知的交通システム(ITS)時代における交通管理・交通シミュレーションにおける原位置推定の役割 これまでのモデルベースのモデルは、未決定の課題に直面しており、追加の仮定と追加のデータに対する必死な需要が存在する。 本稿では,2層アテンション機構を備えた新しいグラフマッチング手法であるC-GAMEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.398623478484248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Origin-Destination Estimation plays an important role in traffic management and traffic simulation in the era of Intelligent Transportation System (ITS). Nevertheless, previous model-based models face the under-determined challenge, thus desperate demand for additional assumptions and extra data exists. Deep learning provides an ideal data-based method for connecting inputs and results by probabilistic distribution transformation. While relevant researches of applying deep learning into OD estimation are limited due to the challenges lying in data transformation across representation space, especially from dynamic spatial-temporal space to heterogeneous graph in this issue. To address it, we propose Cyclic Graph Attentive Matching Encoder (C-GAME) based on a novel Graph Matcher with double-layer attention mechanism. It realizes effective information exchange in underlying feature space and establishes coupling relationship across spaces. The proposed model achieves state-of-the-art results in experiments, and offers a novel framework for inference task across spaces in prospective employments.
• Abstract（参考訳）: 知的交通システム(ITS)時代における交通管理と交通シミュレーションにおいて,原位置推定が重要な役割を担っている。 それにもかかわらず、以前のモデルベースのモデルは未決定の課題に直面しており、追加の仮定と余分なデータに対する必死の要求が存在する。 ディープラーニングは、確率分布変換による入力と結果を接続するための理想的なデータベース手法を提供する。 OD推定へのディープラーニングの適用に関する関連する研究は、特に動的空間時間空間から不均一グラフへの表現空間を越えたデータ変換における課題のために限られている。 そこで本研究では,2層アテンション機構を備えた新しいグラフマッチング方式であるC-GAME(Cyclic Graph Attentive Matching Encoder)を提案する。 基礎となる特徴空間における効果的な情報交換を実現し、空間間の結合関係を確立する。 提案モデルは実験で最先端の成果を達成し,将来的な雇用において空間横断的なタスクを推論するための新しい枠組みを提供する。

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