論文の概要: Graph-GAN: A spatial-temporal neural network for short-term passenger flow prediction in urban rail transit systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06727v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 13:18:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 18:17:38.194269
• Title: Graph-GAN: A spatial-temporal neural network for short-term passenger flow prediction in urban rail transit systems
• Title（参考訳）: Graph-GAN:都市交通システムにおける短時間の乗客フロー予測のための時空間ニューラルネットワーク
• Authors: Hua Li, Jinlei Zhang, Lixing Yang, Jianguo Qi, Ziyou Gao
• Abstract要約: 短期の旅客流予測は、都市交通システムを管理する上で重要な役割を担っている。 簡単な構造と高い予測精度を持つ深層学習に基づくグラフGANモデルを提案する。 Graph-GANは北京地下鉄の2つの大規模な実世界のデータセットでテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.58458303366776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Short-term passenger flow prediction plays an important role in better managing the urban rail transit (URT) systems. Emerging deep learning models provide good insights to improve short-term prediction accuracy. However, a large number of existing prediction models combine diverse neural network layers to improve accuracy, making their model structures extremely complex and difficult to be applied to the real world. Therefore, it is necessary to trade off between the model complexity and prediction performance from the perspective of real-world applications. To this end, we propose a deep learning-based Graph-GAN model with a simple structure and high prediction accuracy to predict short-term passenger flows of the URT network. The Graph-GAN consists of two major parts: (1) a simplified and static version of the graph convolution network (GCN) used to extract network topological information; (2) a generative adversarial network (GAN) used to predict passenger flows, with generators and discriminators in GAN just composed of simple fully connected neural networks. The Graph-GAN is tested on two large-scale real-world datasets from Beijing Subway. A comparison of the prediction performance of Graph-GAN with those of several state-of-the-art models illustrates its superiority and robustness. This study can provide critical experience in conducting short-term passenger flow predictions, especially from the perspective of real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 都市交通システム (URT) の整備において, 短期旅客輸送予測が重要な役割を担っている。 新たなディープラーニングモデルは、短期的な予測精度を改善するための優れた洞察を提供する。 しかし、既存の予測モデルの多くは、様々なニューラルネットワーク層を組み合わせて精度を向上し、それらのモデル構造を極めて複雑にし、現実世界に適用することは困難である。 したがって、実世界のアプリケーションの観点から、モデルの複雑さと予測性能のトレードオフが必要である。 そこで本研究では,urtネットワークの短期利用フローを予測するために,構造が単純で高い予測精度を有する深層学習型グラフganモデルを提案する。 グラフganは、(1)ネットワークトポロジ情報を抽出するために使用されるグラフ畳み込みネットワーク(gcn)の単純化された静的バージョン、(2)乗客の流れを予測するために使用される生成的逆ネットワーク(gan)、および単純な完全連結ニューラルネットワークからなるganのジェネレータと判別器の2つの主要な部分から構成されている。 Graph-GANは北京地下鉄の2つの大規模な実世界のデータセットでテストされている。 graph-ganの予測性能と最先端モデルとの比較は、その優位性と堅牢性を示している。 本研究は、特に現実の応用の観点から、短期の乗客フロー予測を行う上で重要な経験を提供することができる。

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