論文の概要: A spatial-temporal short-term traffic flow prediction model based on dynamical-learning graph convolution mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04762v1
• Date: Tue, 10 May 2022 09:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 19:30:30.925428
• Title: A spatial-temporal short-term traffic flow prediction model based on dynamical-learning graph convolution mechanism
• Title（参考訳）: 動的学習グラフ畳み込み機構に基づく時空間交通流予測モデル
• Authors: Zhijun Chen (1), Zhe Lu (2), Qiushi Chen (3), Hongliang Zhong (3), Yishi Zhang (4), Jie Xue (5), Chaozhong Wu (1) ((1) Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan, China, (2) School of Transportation and Logistics Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, China, (3) School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan, China, (4) School of Management, Wuhan University of Technology, Wuhan, China, (5) Faculty of Technology, Policy and Management, Safety and Security Science Group (S3G), Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
• Abstract要約: 短期的な交通流予測は知的交通システム(ITS)の重要な分岐であり、交通管理において重要な役割を果たしている。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は道路網のグラフィカルな構造データを扱うために交通予測モデルで広く利用されている。 この欠点に対処するために、新しい位置グラフ畳み込みネットワーク(Location-GCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Short-term traffic flow prediction is a vital branch of the Intelligent Traffic System (ITS) and plays an important role in traffic management. Graph convolution network (GCN) is widely used in traffic prediction models to better deal with the graphical structure data of road networks. However, the influence weights among different road sections are usually distinct in real life, and hard to be manually analyzed. Traditional GCN mechanism, relying on manually-set adjacency matrix, is unable to dynamically learn such spatial pattern during the training. To deal with this drawback, this paper proposes a novel location graph convolutional network (Location-GCN). Location-GCN solves this problem by adding a new learnable matrix into the GCN mechanism, using the absolute value of this matrix to represent the distinct influence levels among different nodes. Then, long short-term memory (LSTM) is employed in the proposed traffic prediction model. Moreover, Trigonometric function encoding is used in this study to enable the short-term input sequence to convey the long-term periodical information. Ultimately, the proposed model is compared with the baseline models and evaluated on two real word traffic flow datasets. The results show our model is more accurate and robust on both datasets than other representative traffic prediction models.
• Abstract（参考訳）: 短期交通流予測は知的交通システム(ITS)の重要な分岐であり、交通管理において重要な役割を果たしている。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は道路網のグラフィカルな構造データを扱うために交通予測モデルで広く利用されている。 しかし、異なる道路区間における影響重みは、実生活では通常異なり、手動で解析することは困難である。 従来のGCNメカニズムは手動で設定された隣接行列に依存しており、トレーニング中にそのような空間パターンを動的に学習することはできない。 そこで本研究では,新しい位置グラフ畳み込みネットワーク(Location-GCN)を提案する。 ロケーションGCNはGCN機構に新たな学習可能な行列を追加し、この行列の絶対値を用いて異なるノード間の異なる影響レベルを表現することでこの問題を解決する。 次に、提案した交通予測モデルにおいて、長短期記憶(LSTM)を用いる。 さらに, 三角関数符号化を用いて, 短期入力シーケンスが長期周期情報を伝達できるようにする。 最終的に、提案モデルはベースラインモデルと比較され、2つの実単語トラフィックフローデータセットで評価される。 その結果,我々のモデルは,他の代表的な交通予測モデルよりも正確で堅牢であることがわかった。

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