論文の概要: A Spatial-Temporal Attention Multi-Graph Convolution Network for Ride-Hailing Demand Prediction Based on Periodicity with Offset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12505v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 16:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 13:46:09.986377
• Title: A Spatial-Temporal Attention Multi-Graph Convolution Network for Ride-Hailing Demand Prediction Based on Periodicity with Offset
• Title（参考訳）: オフセット付き周期性に基づく配車需要予測のための時空間注意多グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Dong Xing, Chenguang Zhao, Gang Wang
• Abstract要約: ライドシェアリングは都市交通の中心となっている。 配車サービスの効率を向上させるためには、交通需要の正確な予測が根本的な課題である。 本稿では,ネットワーク構造とデータセットの定式化の両面からこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.897431292540393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ride-hailing service is becoming a leading part in urban transportation. To improve the efficiency of ride-hailing service, accurate prediction of transportation demand is a fundamental challenge. In this paper, we tackle this problem from both aspects of network structure and data-set formulation. For network design, we propose a spatial-temporal attention multi-graph convolution network (STA-MGCN). A spatial-temporal layer in STA-MGCN is developed to capture the temporal correlations by temporal attention mechanism and temporal gate convolution, and the spatial correlations by multigraph convolution. A feature cluster layer is introduced to learn latent regional functions and to reduce the computation burden. For the data-set formulation, we develop a novel approach which considers the transportation feature of periodicity with offset. Instead of only using history data during the same time period, the history order demand in forward and backward neighboring time periods from yesterday and last week are also included. Extensive experiments on the three real-world datasets of New-York, Chicago and Chengdu show that the proposed algorithm achieves the state-of-the-art performance for ride-hailing demand prediction.
• Abstract（参考訳）: 配車サービスは都市交通の主役になりつつある。 配車サービスの効率を向上させるためには,交通需要の正確な予測が不可欠である。 本稿では,ネットワーク構造とデータセットの定式化の両面からこの問題に対処する。 ネットワーク設計のために,空間的注意型マルチグラフ畳み込みネットワーク(STA-MGCN)を提案する。 STA-MGCNの空間時間層は、時間的注意機構と時間的ゲート畳み込みにより時間的相関を捉え、空間的相関を多重グラフ畳み込みにより捉える。 潜在地域関数を学習し、計算負担を軽減するために特徴クラスタ層を導入する。 データセットの定式化のために、オフセットによる周期性の輸送特性を考慮した新しいアプローチを開発する。 また、同じ期間に履歴データのみを使用する代わりに、昨日と先週の前後の隣接期間の履歴注文要求も含んでいる。 New-York、Chicago、Chengduの3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案アルゴリズムが配車需要予測の最先端のパフォーマンスを達成することを示している。

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