論文の概要: Big Data Application for Network Level Travel Time Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05760v1
- Date: Sat, 15 Jan 2022 05:25:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-22 15:13:21.202669
- Title: Big Data Application for Network Level Travel Time Prediction
- Title（参考訳）: ネットワークレベルの走行時間予測のためのビッグデータ応用
- Authors: Tianya T. Zhang, Ying Ye, Yu Kathy Zhang
- Abstract要約: 本稿では,ビッグデータ分析エンジンのApache SparkとApache MXNetを用いてデータ処理とモデリングを行う。
階層的な特徴プーリングは、層と出力層LSTMの両方に対して探索される。
次に自己注意モジュールを使用して、時間的特徴と空間的特徴を完全に接続された層に接続し、単一のリンク/ルートではなく、すべての廊下の移動時間を予測します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4125187280299246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Travel time is essential in advanced traveler information systems (ATIS).
This paper used the big data analytics engines Apache Spark and Apache MXNet
for data processing and modeling. The efficiency gain was evaluated by
comparing it with popular data science and deep learning frameworks. The
hierarchical feature pooling is explored for both between layer and the output
layer LSTM (Long-Short-Term-Memory). The designed hierarchical LSTM (hiLSTM)
model can consider the dependencies at a different time scale to capture the
spatial-temporal correlations from network-level corridor travel time. A
self-attention module is then used to connect temporal and spatial features to
the fully connected layers, predicting travel time for all corridors instead of
a single link/route. Seasonality and autocorrelation were performed to explore
the trend of time-varying data. The case study shows that the Hierarchical LSTM
with Attention (hiLSTMat) model gives the best result and outperforms baseline
models. The California Bay Area corridor travel time dataset covering four-year
periods was published from Caltrans Performance Measurement System (PeMS)
system.
- Abstract（参考訳）: 旅行時間はadvanced traveler information systems (atis) において必須である。
本稿では,ビッグデータ分析エンジンのApache SparkとApache MXNetを用いてデータ処理とモデリングを行った。
効率性は、一般的なデータサイエンスやディープラーニングフレームワークと比較することで評価された。
階層的な特徴プーリングは、層と出力層LSTM(Long-Short-Term-Memory)の両方に対して探索される。
設計した階層型LSTM(hiLSTM)モデルは,ネットワークレベルの経路移動時間から空間的時間的相関を捉えるために,異なる時間スケールで依存関係を考慮できる。
セルフアテンションモジュールは、時間的および空間的な特徴を、完全に接続された層に結びつけ、単一のリンク/ルートではなく、すべての廊下の走行時間を予測するために使用される。
時系列データの動向を探るため,季節と自己相関を行った。
ケーススタディでは、階層型LSTM with Attention(hiLSTMat)モデルが最も良い結果を与え、ベースラインモデルより優れていた。
Caltrans Performance Measurement System (PeMS)システムからカリフォルニアベイエリア回廊走行時間データセットが4年間にわたって公表された。
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