論文の概要: Spatial-temporal traffic modeling with a fusion graph reconstructed by tensor decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05653v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 01:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:33:07.400278
• Title: Spatial-temporal traffic modeling with a fusion graph reconstructed by tensor decomposition
• Title（参考訳）: テンソル分解による融合グラフ再構成による時空間交通モデリング
• Authors: Qin Li, Xuan Yang, Yong Wang, Yuankai Wu, Deqiang He
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は交通流予測に広く利用されている。 時空間グラフ隣接行列の設計はGCNの成功の鍵となる。 本稿では, テンソル分解による二元隣接行列の再構成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.104097475236014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate spatial-temporal traffic flow forecasting is essential for helping traffic managers to take control measures and drivers to choose the optimal travel routes. Recently, graph convolutional networks (GCNs) have been widely used in traffic flow prediction owing to their powerful ability to capture spatial-temporal dependencies. The design of the spatial-temporal graph adjacency matrix is a key to the success of GCNs, and it is still an open question. This paper proposes reconstructing the binary adjacency matrix via tensor decomposition, and a traffic flow forecasting method is proposed. First, we reformulate the spatial-temporal fusion graph adjacency matrix into a three-way adjacency tensor. Then, we reconstructed the adjacency tensor via Tucker decomposition, wherein more informative and global spatial-temporal dependencies are encoded. Finally, a Spatial-temporal Synchronous Graph Convolutional module for localized spatial-temporal correlations learning and a Dilated Convolution module for global correlations learning are assembled to aggregate and learn the comprehensive spatial-temporal dependencies of the road network. Experimental results on four open-access datasets demonstrate that the proposed model outperforms state-of-the-art approaches in terms of the prediction performance and computational cost.
• Abstract（参考訳）: 正確な時空間交通流予測は、交通管理者が制御手段とドライバーが最適な経路を選択するのを助けるために不可欠である。 近年,グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は空間的時間的依存関係を捕捉する強力な能力のため,交通流予測に広く利用されている。 時空間グラフ隣接行列の設計はGCNの成功の鍵であり、まだ未解決の問題である。 本稿では, テンソル分解による連接行列の再構成を提案し, 交通流予測手法を提案する。 まず,空間-時間融合グラフ隣接行列を3方向隣接テンソルに再構成する。 次に,タッカー分解による隣接テンソルの再構成を行い,より情報的かつグローバルな時空間依存性を符号化した。 最後に、局所化された空間-時間相関学習のための空間-時間同期グラフ畳み込みモジュールと、グローバル相関学習のための拡張畳み込みモジュールとを組み立てて、道路網の包括的空間-時間依存性を集約学習する。 4つのオープンアクセスデータセットによる実験結果から,提案モデルが予測性能と計算コストにおいて最先端の手法より優れていることが示された。

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