論文の概要: Dynamic Adaptive and Adversarial Graph Convolutional Network for Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03063v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 09:36:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:54:32.966629
• Title: Dynamic Adaptive and Adversarial Graph Convolutional Network for Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: 交通予測のための動的適応グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Juyong Jiang, Binqing Wu, Ling Chen, Sunghun Kim
• Abstract要約: 本稿では,交通予測のための動的適応グラフ畳み込みネットワーク(DAAGCN)を提案する。 DAAGCNは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とGAN(Generative Adversarial Networks)を組み合わせてトラフィック予測を行う。 4つのベンチマークデータセットの実験では、DAAGCNは平均5.05%、3.80%、および5.27%で最先端であり、MAE、RMSE、MAPEでは最大9倍の収束速度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.47802099704715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting is challenging due to dynamic and complicated spatial-temporal dependencies. However, existing methods still suffer from two critical limitations. Firstly, many approaches typically utilize static pre-defined or adaptively learned spatial graphs to capture dynamic spatial-temporal dependencies in the traffic system, which limits the flexibility and only captures shared patterns for the whole time, thus leading to sub-optimal performance. In addition, most approaches individually and independently consider the absolute error between ground truth and predictions at each time step, which fails to maintain the global properties and statistics of time series as a whole and results in trend discrepancy between ground truth and predictions. To this end, in this paper, we propose a Dynamic Adaptive and Adversarial Graph Convolutional Network (DAAGCN), which combines Graph Convolution Networks (GCNs) with Generative Adversarial Networks (GANs) for traffic forecasting. Specifically, DAAGCN leverages a universal paradigm with a gate module to integrate time-varying embeddings with node embeddings to generate dynamic adaptive graphs for inferring spatial-temporal dependencies at each time step. Then, two discriminators are designed to maintain the consistency of the global properties and statistics of predicted time series with ground truth at the sequence and graph levels. Extensive experiments on four benchmark datasets manifest that DAAGCN outperforms the state-of-the-art by average 5.05%, 3.80%, and 5.27%, in terms of MAE, RMSE, and MAPE, meanwhile, speeds up convergence up to 9 times. Code is available at https://github.com/juyongjiang/DAAGCN.
• Abstract（参考訳）: 交通予測は動的で複雑な時空間依存のため困難である。 しかし、既存の方法には2つの限界がある。 第一に、多くのアプローチは、通常、静的に定義または適応的に学習された空間グラフを使用して、交通システムの動的時空間依存性をキャプチャし、柔軟性を制限し、共有パターンを常にキャプチャし、その結果、サブ最適性能をもたらす。 さらに、ほとんどのアプローチは、各段階における基底真理と予測の絶対誤差を個別に独立に考慮し、時系列のグローバルな性質と統計を全体として維持できず、その結果、基底真理と予測の傾向の相違が生じる。 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク (gcns) とgans (generative adversarial network) を組み合わせてトラフィック予測を行う動的適応型グラフ畳み込みネットワーク (daagcn) を提案する。 特に、DAAGCNはゲートモジュールによる普遍的パラダイムを利用して、時間変化の埋め込みとノード埋め込みを統合し、各時間ステップで時空間依存を推論するための動的適応グラフを生成する。 次に、2つの判別器は、シーケンスとグラフレベルにおける基底真理を伴う予測時系列のグローバル特性と統計の一貫性を維持するように設計されている。 4つのベンチマークデータセットの大規模な実験では、DAAGCNは平均5.05%、3.80%、および5.27%で最先端であり、MAE、RMSE、MAPEは最大9倍の収束速度を示す。 コードはhttps://github.com/juyongjiang/DAAGCNで入手できる。

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