論文の概要: STGIN: A Spatial Temporal Graph-Informer Network for Long Sequence
Traffic Speed Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01799v1
- Date: Sat, 1 Oct 2022 05:58:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 12:58:16.178338
- Title: STGIN: A Spatial Temporal Graph-Informer Network for Long Sequence
Traffic Speed Forecasting
- Title(参考訳): STGIN - 時系列交通速度予測のための時空間グラフインフォーマネットワーク
- Authors: Ruikang Luo, Yaofeng Song, Liping Huang, Yicheng Zhang and Rong Su
- Abstract要約: 本研究では,長期交通パラメータ予測問題に対処する新しい時空間ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
注意機構は、遠方の入力から重要な情報を失うことなく、長期的な予測性能を保証する可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.596556653895028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate long series forecasting of traffic information is critical for the
development of intelligent traffic systems. We may benefit from the rapid
growth of neural network analysis technology to better understand the
underlying functioning patterns of traffic networks as a result of this
progress. Due to the fact that traffic data and facility utilization
circumstances are sequentially dependent on past and present situations,
several related neural network techniques based on temporal dependency
extraction models have been developed to solve the problem. The complicated
topological road structure, on the other hand, amplifies the effect of spatial
interdependence, which cannot be captured by pure temporal extraction
approaches. Additionally, the typical Deep Recurrent Neural Network (RNN)
topology has a constraint on global information extraction, which is required
for comprehensive long-term prediction. This study proposes a new
spatial-temporal neural network architecture, called Spatial-Temporal
Graph-Informer (STGIN), to handle the long-term traffic parameters forecasting
issue by merging the Informer and Graph Attention Network (GAT) layers for
spatial and temporal relationships extraction. The attention mechanism
potentially guarantees long-term prediction performance without significant
information loss from distant inputs. On two real-world traffic datasets with
varying horizons, experimental findings validate the long sequence prediction
abilities, and further interpretation is provided.
- Abstract(参考訳): インテリジェントなトラヒックシステムの開発には,トラヒック情報の正確な時系列予測が不可欠である。
この進歩により、ニューラルネットワーク分析技術の急速な成長により、ネットワークの基盤となる機能パターンをよりよく理解することが可能になるでしょう。
交通データと施設利用状況が過去の状況と現在の状況に順次依存していることから,時間依存性抽出モデルに基づくニューラルネットワーク技術が開発され,その課題が解決されている。
一方、複雑なトポロジカルな道路構造は、純粋な時間的抽出アプローチでは捉えられない空間的相互依存の効果を増幅する。
さらに、典型的なDeep Recurrent Neural Network(RNN)トポロジーは、包括的な長期予測に必要なグローバル情報抽出に制約がある。
本研究では,空間的・時間的関係抽出のために,Informer and Graph Attention Network(GAT)レイヤを統合することで,長期トラフィックパラメータ予測問題を処理するため,空間時空間グラフインフォーマ(STGIN)と呼ばれる新しい時空間ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
注意機構は、遠方の入力から重要な情報を失うことなく、長期的な予測性能を保証できる。
水平方向の異なる2つの実世界の交通データセットにおいて、実験結果により長周期予測能力が検証され、さらなる解釈が提供される。
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