Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Graph-based U-Net Model for Predicting Traffic in unseen Cities

論文の概要: A Graph-based U-Net Model for Predicting Traffic in unseen Cities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06725v1
Date: Fri, 11 Feb 2022 09:11:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-19 08:45:04.333987
Title: A Graph-based U-Net Model for Predicting Traffic in unseen Cities
Title（参考訳）: 見えない都市における交通予測のためのグラフベースU-Netモデル
Authors: Luca Hermes, Barbara Hammer, Andrew Melnik, Riza Velioglu, Markus Vieth, Malte Schilling
Abstract要約: トラフィックデータの表現方法は、スピードやボリュームといったトラフィックの属性を可視化するヒートマップを時間的に変更する形で行われる。本稿では,U-Netアーキテクチャとグラフ層を組み合わせた空間一般化手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.501569874656471
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Accurate traffic prediction is a key ingredient to enable traffic management like rerouting cars to reduce road congestion or regulating traffic via dynamic speed limits to maintain a steady flow. A way to represent traffic data is in the form of temporally changing heatmaps visualizing attributes of traffic, such as speed and volume. In recent works, U-Net models have shown SOTA performance on traffic forecasting from heatmaps. We propose to combine the U-Net architecture with graph layers which improves spatial generalization to unseen road networks compared to a Vanilla U-Net. In particular, we specialize existing graph operations to be sensitive to geographical topology and generalize pooling and upsampling operations to be applicable to graphs.
Abstract（参考訳）: 正確な交通予測は、自動車の渋滞を減らすためのルート変更や、安定した流れを維持するために動的速度制限による交通規制など、交通管理を可能にする上で重要な要素である。トラフィックデータの表現方法は、スピードやボリュームといったトラフィックの属性を可視化するヒートマップを時間的に変更する形で行われる。近年のU-Netモデルでは、熱マップからのトラフィック予測においてSOTAの性能が示されている。本稿では,U-Netアーキテクチャとグラフ層を組み合わせることで,Vanilla U-Netと比較して空間的一般化を改善した道路網を提案する。特に,地理的トポロジに敏感な既存のグラフ操作を専門とし,グラフに適用可能なプールおよびアップサンプリング操作を一般化する。

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