Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-task Learning for Sparse Traffic Forecasting

論文の概要: Multi-task Learning for Sparse Traffic Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09984v1
Date: Fri, 18 Nov 2022 02:10:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 15:27:59.244732
Title: Multi-task Learning for Sparse Traffic Forecasting
Title（参考訳）: スパーストラヒック予測のためのマルチタスク学習
Authors: Jiezhang Li, Junjun Li, Yue-Jiao Gong
Abstract要約: 本稿では,各道路セグメントの混雑クラスと速度を同時に予測できるマルチタスク学習ネットワークを提案する。提案手法はTraffic4cast Competition 2022で提供されたデータセットにおいて,ソースコードをhttps://github.com/OctopusLi/NeurIPS2022-traffic4castで公開しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.359590890052454
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate traffic prediction is crucial to improve the performance of intelligent transportation systems. Previous traffic prediction tasks mainly focus on small and non-isolated traffic subsystems, while the Traffic4cast 2022 competition is dedicated to exploring the traffic state dynamics of entire cities. Given one hour of sparse loop count data only, the task is to predict the congestion classes for all road segments and the expected times of arrival along super-segments 15 minutes into the future. The sparsity of loop counter data and highly uncertain real-time traffic conditions make the competition challenging. For this reason, we propose a multi-task learning network that can simultaneously predict the congestion classes and the speed of each road segment. Specifically, we use clustering and neural network methods to learn the dynamic features of loop counter data. Then, we construct a graph with road segments as nodes and capture the spatial dependence between road segments based on a Graph Neural Network. Finally, we learn three measures, namely the congestion class, the speed value and the volume class, simultaneously through a multi-task learning module. For the extended competition, we use the predicted speeds to calculate the expected times of arrival along super-segments. Our method achieved excellent results on the dataset provided by the Traffic4cast Competition 2022, source code is available at https://github.com/OctopusLi/NeurIPS2022-traffic4cast.
Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムの性能向上には,正確な交通予測が不可欠である。従来の交通予測タスクは、主に小規模で非孤立的な交通サブシステムに焦点を当てており、Traffic4cast 2022コンペティションは、都市全体の交通状態のダイナミクスを探求することを目的としている。 1時間分のループカウントデータのみを与えられたタスクは、すべての道路セグメントの混雑クラスと、スーパーセグメンションに沿った到着予定時刻を15分後に予測することである。ループカウンタデータと高度に不確実なリアルタイム交通条件が、競争を困難にしている。そこで本研究では,各道路セグメントの混雑クラスと速度を同時に予測できるマルチタスク学習ネットワークを提案する。具体的には,クラスタリングとニューラルネットワークを用いて,ループカウンタデータの動的特徴を学習する。そこで我々は,道路セグメントをノードとするグラフを構築し,グラフニューラルネットワークを用いて道路セグメント間の空間的依存を捉える。最後に,マルチタスク学習モジュールを用いて,渋滞クラス,速度値,ボリュームクラスという3つの尺度を同時に学習する。競争を拡大するためには、予測速度を用いてスーパーセグメンションに沿って到着する待ち時間を計算する。 traffic4cast competition 2022の提供するデータセットで優れた結果を得た。ソースコードはhttps://github.com/octopusli/neurips2022-traffic4castで利用可能である。

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