論文の概要: Spatial-Temporal Attention Fusion Network for short-term passenger flow prediction on holidays in urban rail transit systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00007v4
• Date: Wed, 16 Aug 2023 04:00:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 18:12:12.649324
• Title: Spatial-Temporal Attention Fusion Network for short-term passenger flow prediction on holidays in urban rail transit systems
• Title（参考訳）: 都市鉄道交通システムにおける休日短期旅客流量予測のための空間-時間間注意融合ネットワーク
• Authors: Shuxin Zhang, Jinlei Zhang, Lixing Yang, Jiateng Yin, Ziyou Gao
• Abstract要約: 都市鉄道交通システムの短期的旅客フロー予測は、交通の運用と管理において非常に重要である。 既存のモデルのほとんどは、通常平日や週末に乗客の流れを予測するものである。 ホリデーシーズンの短期的乗客フロー予測のために,時空間注意融合ネットワークという深層学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.725264855780482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The short term passenger flow prediction of the urban rail transit system is of great significance for traffic operation and management. The emerging deep learning-based models provide effective methods to improve prediction accuracy. However, most of the existing models mainly predict the passenger flow on general weekdays or weekends. There are only few studies focusing on predicting the passenger flow on holidays, which is a significantly challenging task for traffic management because of its suddenness and irregularity. To this end, we propose a deep learning-based model named Spatial Temporal Attention Fusion Network comprising a novel Multi-Graph Attention Network, a Conv-Attention Block, and Feature Fusion Block for short-term passenger flow prediction on holidays. The multi-graph attention network is applied to extract the complex spatial dependencies of passenger flow dynamically and the conv-attention block is applied to extract the temporal dependencies of passenger flow from global and local perspectives. Moreover, in addition to the historical passenger flow data, the social media data, which has been proven that they can effectively reflect the evolution trend of passenger flow under events, are also fused into the feature fusion block of STAFN. The STAFN is tested on two large-scale urban rail transit AFC datasets from China on the New Year holiday, and the prediction performance of the model are compared with that of several conventional prediction models. Results demonstrate its better robustness and advantages among benchmark methods, which can provide overwhelming support for practical applications of short term passenger flow prediction on holidays.
• Abstract（参考訳）: 都市鉄道交通システムの短期的な旅客流量予測は、交通運用と管理において非常に重要である。 新たなディープラーニングベースのモデルは、予測精度を改善する効果的な方法を提供する。 しかし、既存のモデルの多くは平日や週末の乗客の移動を主に予測している。 ホリデーシーズンの乗客フロー予測に注目する研究は少ないが、急激で不規則なため、交通管理にとって非常に困難な課題である。 そこで本研究では,新しいマルチグラフアテンションネットワーク,convアテンションブロック,特徴融合ブロックからなる空間的時空間アテンション・フュージョン・ネットワークと呼ばれる深層学習モデルを提案する。 多面的注意ネットワークを用いて,旅客流の複雑な空間的依存関係を動的に抽出し,conv-attentionブロックを適用し,グローバルおよびローカルな視点から旅客流の時間的依存性を抽出する。 また、過去の乗客フローデータに加えて、イベント中の乗客フローの進化傾向を効果的に反映できることが証明されたソーシャルメディアデータもSTAFNの機能融合ブロックに融合する。 STAFNは、大正月に中国から来航した2つの大規模都市交通AFCデータセットを用いて試験を行い、予測性能を従来の予測モデルと比較した。 その結果, 短期的乗客フロー予測の実践的利用に圧倒的な支持を与えることのできる, ベンチマーク手法の堅牢性と利点が示された。

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