論文の概要: ST-former for short-term passenger flow prediction during COVID-19 in urban rail transit system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09043v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 04:01:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:52:19.708783
• Title: ST-former for short-term passenger flow prediction during COVID-19 in urban rail transit system
• Title（参考訳）: 都市鉄道交通システムにおけるcovid-19の短期旅客流量予測のためのst-former
• Authors: Shuxin Zhang and Jinlei Zhang and Lixing Yang and Chengcheng Wang and Ziyou Gao
• Abstract要約: 乗客の流動の複雑な依存関係を動的にモデル化する方法は、感染発生時に正確な乗客の流動予測を行う上で、主要な課題である。 本稿では、COVID-19に特化したエンコーダデコーダフレームワーク下で、STformerと呼ばれるトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。 実世界の乗客フローデータセットの実験は、STフォーマーが他の11の最先端手法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.506559986635057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate passenger flow prediction of urban rail transit is essential for improving the performance of intelligent transportation systems, especially during the epidemic. How to dynamically model the complex spatiotemporal dependencies of passenger flow is the main issue in achieving accurate passenger flow prediction during the epidemic. To solve this issue, this paper proposes a brand-new transformer-based architecture called STformer under the encoder-decoder framework specifically for COVID-19. Concretely, we develop a modified self-attention mechanism named Causal-Convolution ProbSparse Self-Attention (CPSA) to model the multiple temporal dependencies of passenger flow with low computational costs. To capture the complex and dynamic spatial dependencies, we introduce a novel Adaptive Multi-Graph Convolution Network (AMGCN) by leveraging multiple graphs in a self-adaptive manner. Additionally, the Multi-source Data Fusion block fuses the passenger flow data, COVID-19 confirmed case data, and the relevant social media data to study the impact of COVID-19 to passenger flow. Experiments on real-world passenger flow datasets demonstrate the superiority of ST-former over the other eleven state-of-the-art methods. Several ablation studies are carried out to verify the effectiveness and reliability of our model structure. Results can provide critical insights for the operation of URT systems.
• Abstract（参考訳）: 都市鉄道交通の正確な旅客流量予測は,特に流行時のインテリジェント交通システムの性能向上に不可欠である。 旅客流の複雑な時空間依存性を動的にモデル化する方法は, 流行時の正確な旅客流予測を達成する上で重要な課題である。 そこで本稿では,covid-19に特化したエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いて,新しいトランスフォーマアーキテクチャであるstformerを提案する。 具体的には,計算コストの低い乗客フローの複数時間依存性をモデル化するために,Causal-Convolution ProbSparse Self-Attention (CPSA) と呼ばれる修正自己注意機構を開発した。 複雑で動的な空間依存を捉えるために,複数のグラフを自己適応的に活用し,新しい適応多グラフ畳み込みネットワーク(AMGCN)を導入する。 さらに、Multi-source Data Fusionブロックは、乗客フローデータ、COVID-19確認ケースデータ、関連するソーシャルメディアデータを融合して、乗客フローへの影響を研究する。 実世界の乗客フローデータセットの実験は、STフォーマーが他の11の最先端手法よりも優れていることを示した。 モデル構造の有効性と信頼性を検証するため,いくつかのアブレーション実験を行った。 URTシステムの運用に関して重要な洞察を与えることができる。

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