論文の概要: STLGRU: Spatio-Temporal Lightweight Graph GRU for Traffic Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04548v3
• Date: Mon, 19 Feb 2024 17:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:35:48.176593
• Title: STLGRU: Spatio-Temporal Lightweight Graph GRU for Traffic Flow Prediction
• Title（参考訳）: STLGRU:交通流予測のための時空間グラフGRU
• Authors: Kishor Kumar Bhaumik, Fahim Faisal Niloy, Saif Mahmud, Simon Woo
• Abstract要約: 本稿では,交通流を正確に予測する新しい交通予測モデルSTLGRUを提案する。 提案するSTLGRUは,交通ネットワークの局所的・大域的空間的関係を効果的に捉えることができる。 提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable forecasting of traffic flow requires efficient modeling of traffic data. Indeed, different correlations and influences arise in a dynamic traffic network, making modeling a complicated task. Existing literature has proposed many different methods to capture traffic networks' complex underlying spatial-temporal relations. However, given the heterogeneity of traffic data, consistently capturing both spatial and temporal dependencies presents a significant challenge. Also, as more and more sophisticated methods are being proposed, models are increasingly becoming memory-heavy and, thus, unsuitable for low-powered devices. To this end, we propose Spatio-Temporal Lightweight Graph GRU, namely STLGRU, a novel traffic forecasting model for predicting traffic flow accurately. Specifically, our proposed STLGRU can effectively capture dynamic local and global spatial-temporal relations of traffic networks using memory-augmented attention and gating mechanisms in a continuously synchronized manner. Moreover, instead of employing separate temporal and spatial components, we show that our memory module and gated unit can successfully learn the spatial-temporal dependencies with reduced memory usage and fewer parameters. Extensive experimental results on three real-world public traffic datasets demonstrate that our method can not only achieve state-of-the-art performance but also exhibit competitive computational efficiency. Our code is available at https://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRU
• Abstract（参考訳）: トラフィックフローの信頼性の高い予測には、トラフィックデータの効率的なモデリングが必要である。 実際、異なる相関と影響が動的トラフィックネットワークで発生し、モデリングは複雑なタスクとなる。 既存の文献では、交通ネットワークの複雑な空間的時間的関係を捉える様々な方法が提案されている。 しかし、交通データの異質性を考えると、空間的および時間的依存関係を一貫して捉えることは重大な課題である。 また、より高度な手法が提案されるにつれて、モデルは記憶量が多くなり、低消費電力デバイスには適さないものになっている。 そこで本研究では,トラヒックフローを正確に予測する新しいトラヒック予測モデルであるslgruを提案する。 具体的には,提案するSTLGRUは,メモリ拡張アテンションとゲーティング機構を用いて,トラフィックネットワークの局所的・大域的空間的関係を連続的に同期的に捉えることができる。 さらに、時間的・空間的要素を分離する代わりに、メモリモジュールとゲートユニットが、メモリ使用量が少なく、パラメータが少なく、空間的・時間的依存関係を学習できることを示す。 実世界の3つの公共交通データ集合の広範な実験結果から,本手法は最先端性能を実現するだけでなく,計算効率も高いことが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRUで利用可能です。

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