論文の概要: Transposed Variational Auto-encoder with Intrinsic Feature Learning for
Traffic Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00641v1
- Date: Sun, 30 Oct 2022 13:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 12:28:01.670215
- Title: Transposed Variational Auto-encoder with Intrinsic Feature Learning for
Traffic Forecasting
- Title(参考訳): 交通予知のための固有特徴学習を用いた変分オートエンコーダ
- Authors: Leyan Deng, Chenwang Wu, Defu Lian, Min Zhou
- Abstract要約: 我々は、Traffic4cast 2022のコアチャレンジと拡張チャレンジにソリューションを提示します。
この競技では、参加者は、前時間における車両カウンターデータに基づいて、将来の15分間の交通状況を予測する必要がある。
私たちのソリューションは、両方の課題において、最終リーダーボードで第1位にランクされています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.120977536899424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this technical report, we present our solutions to the Traffic4cast 2022
core challenge and extended challenge. In this competition, the participants
are required to predict the traffic states for the future 15-minute based on
the vehicle counter data in the previous hour. Compared to other competitions
in the same series, this year focuses on the prediction of different data
sources and sparse vertex-to-edge generalization. To address these issues, we
introduce the Transposed Variational Auto-encoder (TVAE) model to reconstruct
the missing data and Graph Attention Networks (GAT) to strengthen the
correlations between learned representations. We further apply feature
selection to learn traffic patterns from diverse but easily available data. Our
solutions have ranked first in both challenges on the final leaderboard. The
source code is available at \url{https://github.com/Daftstone/Traffic4cast}
- Abstract(参考訳): 本稿では,Traffic4cast 2022のコアチャレンジと拡張チャレンジに対するソリューションを提案する。
このコンペティションでは、参加者は前時間における車両カウンタデータに基づいて、将来の15分間の交通状況を予測する必要がある。
同じシリーズの他の競合と比較すると、今年は異なるデータソースの予測とスパースな頂点からエッジへの一般化に焦点を当てている。
これらの問題に対処するため,Transposed Variational Auto-Encoder(TVAE)モデルを導入し,不足したデータとグラフ注意ネットワーク(GAT)を再構築し,学習表現間の相関性を強化する。
さらに,多様だが容易に利用可能なデータからトラフィックパターンを学ぶために,機能選択を適用する。
私たちのソリューションは、両方の課題で最終リーダーボードにランクインしました。
ソースコードは \url{https://github.com/Daftstone/Traffic4cast} で入手できる。
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