論文の概要: A Transferable Intersection Reconstruction Network for Traffic Speed Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11030v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 12:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 13:25:26.707607
• Title: A Transferable Intersection Reconstruction Network for Traffic Speed Prediction
• Title（参考訳）: 交通速度予測のためのトランスファタブル断面積再構成ネットワーク
• Authors: Pengyu Fu, Liang Chu, Zhuoran Hou, Jincheng Hu, Yanjun Huang and Yuanjian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,フレキシビリティの確保に基づく空間情報の導入を目的としたIRNetを提案する。 本稿では,道路網のトポロジを単純化した仮想交差点を,同じ構造の仮想交差点に再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.321203201549798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic speed prediction is the key to many valuable applications, and it is also a challenging task because of its various influencing factors. Recent work attempts to obtain more information through various hybrid models, thereby improving the prediction accuracy. However, the spatial information acquisition schemes of these methods have two-level differentiation problems. Either the modeling is simple but contains little spatial information, or the modeling is complete but lacks flexibility. In order to introduce more spatial information on the basis of ensuring flexibility, this paper proposes IRNet (Transferable Intersection Reconstruction Network). First, this paper reconstructs the intersection into a virtual intersection with the same structure, which simplifies the topology of the road network. Then, the spatial information is subdivided into intersection information and sequence information of traffic flow direction, and spatiotemporal features are obtained through various models. Third, a self-attention mechanism is used to fuse spatiotemporal features for prediction. In the comparison experiment with the baseline, not only the prediction effect, but also the transfer performance has obvious advantages.
• Abstract（参考訳）: 交通速度の予測は多くの重要なアプリケーションにとって鍵であり、またその様々な影響要因のために難しい課題でもある。 近年,様々なハイブリッドモデルによる情報収集が試みられ,予測精度が向上している。 しかし,これらの手法の空間情報取得方式には2段階の微分問題がある。 モデリングは単純だが空間情報をほとんど含まないか、モデリングは完全だが柔軟性に欠ける。 本稿では,柔軟性を確保するために空間情報を導入するため,irnet(transportable intersection reconstruction network)を提案する。 まず, 道路網のトポロジーを単純化した, 同じ構造を持つ仮想交差点に交差点を再構成する。 そして、空間情報を交差点情報と交通流方向のシーケンス情報に分割し、様々なモデルを通して時空間特性を求める。 第三に、予測のために時空間的特徴を融合するために自己注意機構を用いる。 ベースラインとの比較実験では、予測効果だけでなく、転送性能にも明らかな利点がある。

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