論文の概要: Logistics, Graphs, and Transformers: Towards improving Travel Time
Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05835v1
- Date: Tue, 12 Jul 2022 20:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-15 04:52:39.851352
- Title: Logistics, Graphs, and Transformers: Towards improving Travel Time
Estimation
- Title(参考訳): ロジスティックス、グラフ、トランスフォーマー:旅行時間推定の改善を目指して
- Authors: Natalia Semenova, Vadim Porvatov, Vladislav Tishin, Artyom Sosedka,
Vladislav Zamkovoy
- Abstract要約: 本稿では,TransTTEアーキテクチャに基づく新しい手法を提案する。
道路の空間的側面と地中輸送の時間的ダイナミクスの間の相互接続の複雑な性質は、まだ実験すべき領域を保存している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6578333442626008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of travel time estimation is widely considered as the fundamental
challenge of modern logistics. The complex nature of interconnections between
spatial aspects of roads and temporal dynamics of ground transport still
preserves an area to experiment with. However, the total volume of currently
accumulated data encourages the construction of the learning models which have
the perspective to significantly outperform earlier solutions. In order to
address the problems of travel time estimation, we propose a new method based
on transformer architecture - TransTTE.
- Abstract(参考訳): 旅行時間推定の問題は、近代ロジスティクスの根本的な課題として広く考えられている。
道路の空間的側面と地上輸送の時間的ダイナミクスの間の相互接続の複雑な性質は、まだ実験する領域を保存している。
しかし、現在蓄積されているデータの合計量は、以前のソリューションを大幅に上回るという視点を持つ学習モデルの構築を促進する。
旅行時間推定の問題に対処するため,トランスフォーマーアーキテクチャーであるTransTTEに基づく新しい手法を提案する。
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