論文の概要: Graph Convolutional Networks for Traffic Forecasting with Missing Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06419v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 08:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:42:26.365034
• Title: Graph Convolutional Networks for Traffic Forecasting with Missing Values
• Title（参考訳）: 欠落値を用いた交通予測のためのグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Jingwei Zuo, Karine Zeitouni, Yehia Taher and Sandra Garcia-Rodriguez
• Abstract要約: 時空間における複雑な欠落値を扱うことのできるグラフ畳み込みネットワークモデルを提案する。 学習した局所的特徴に基づく動的グラフ学習モジュールも提案する。 実生活データセットに対する実験結果から,提案手法の信頼性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5774786149181392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting has attracted widespread attention recently. In reality, traffic data usually contains missing values due to sensor or communication errors. The Spatio-temporal feature in traffic data brings more challenges for processing such missing values, for which the classic techniques (e.g., data imputations) are limited: 1) in temporal axis, the values can be randomly or consecutively missing; 2) in spatial axis, the missing values can happen on one single sensor or on multiple sensors simultaneously. Recent models powered by Graph Neural Networks achieved satisfying performance on traffic forecasting tasks. However, few of them are applicable to such a complex missing-value context. To this end, we propose GCN-M, a Graph Convolutional Network model with the ability to handle the complex missing values in the Spatio-temporal context. Particularly, we jointly model the missing value processing and traffic forecasting tasks, considering both local Spatio-temporal features and global historical patterns in an attention-based memory network. We propose as well a dynamic graph learning module based on the learned local-global features. The experimental results on real-life datasets show the reliability of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 交通予報は近年広く注目を集めている。 実際には、トラフィックデータは通常、センサーや通信エラーによる欠落値を含む。 トラフィックデータの時空間的特徴は、そのような不足した値を処理するための多くの課題をもたらし、古典的なテクニック(例えば、データインプテーション)は制限される。 1) 時間軸では,値をランダムに又は連続的に失うことができる。 2)空間軸では、1つのセンサまたは複数のセンサで同時に欠落値が発生する。 グラフニューラルネットワークを用いた最近のモデルでは、トラフィック予測タスクのパフォーマンスが達成されている。 しかし、そのような複雑な欠落値コンテキストに適用できるものはほとんどない。 そこで我々は,時空間的文脈における複雑な欠落値を扱うことができるグラフ畳み込みネットワークモデルgcn-mを提案する。 特に,注意に基づくメモリネットワークにおける局所的時空間的特徴とグローバル履歴パターンの両方を考慮して,欠落する値処理とトラヒック予測タスクを共同でモデル化する。 また,学習した局所的グローバル機能に基づく動的グラフ学習モジュールを提案する。 実生活データセットに対する実験結果は,提案手法の信頼性を示す。

関連論文リスト

• Graph Neural Processes for Spatio-Temporal Extrapolation [36.01312116818714]
  グラフ内の周囲のコンテキストから対象地点のデータを生成する補間時間プロセスのタスクについて検討する。 既存の手法では、ニューラルネットワークのような学習に精通したモデルや、ガウスのような統計的アプローチが使用されている。 本稿では,これらの機能を同時に制御するニューラル潜在変数モデルであるスポースグラフニューラル・プロセス(STGNP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T03:55:37Z)
• Uncovering the Missing Pattern: Unified Framework Towards Trajectory Imputation and Prediction [60.60223171143206]
  軌道予測は、観測されたシーケンスから実体運動や人間の行動を理解する上で重要な作業である。 現在の方法では、観測されたシーケンスが完了したと仮定し、欠落した値の可能性を無視する。 本稿では,グラフに基づく条件変動リカレントニューラルネットワーク (GC-VRNN) の統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T14:27:27Z)
• Forecasting Unobserved Node States with spatio-temporal Graph Neural Networks [1.0965065178451106]
  本研究では,空間的時間的相関とグラフ帰納バイアスに基づいて,完全に観測されていない位置の状態を予測できるフレームワークを開発した。 我々のフレームワークは、ネットワークのグラフ構造を用いて、観測された位置と周囲の相関を悪用するグラフニューラルネットワークと組み合わせることができる。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットに対する実証的な評価は、グラフニューラルネットワークがこのタスクに適していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T15:52:06Z)
• Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach [76.45949280328838]
  本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。 次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T07:25:57Z)
• Spatial-Temporal Adaptive Graph Convolution with Attention Network for Traffic Forecasting [4.1700160312787125]
  交通予測のための新しいネットワークである空間時間適応グラフ畳み込み(STAAN)を提案する。 まず,GCN処理中に事前に定義された行列を使わずに適応的依存行列を採用し,ノード間の依存性を推定する。 第2に,グローバルな依存のために設計されたグラフアテンションネットワークに基づくPWアテンションと,空間ブロックとしてのGCNを統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T09:08:35Z)
• Evidential Temporal-aware Graph-based Social Event Detection via Dempster-Shafer Theory [76.4580340399321]
  ETGNN(Evidential Temporal-aware Graph Neural Network)を提案する。 ノードがテキストであり、エッジがそれぞれ複数の共有要素によって決定されるビュー固有グラフを構築する。 ビュー固有の不確実性を考慮すると、すべてのビューの表現は、明らかなディープラーニング(EDL)ニューラルネットワークを介してマス関数に変換される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T16:22:40Z)
• Networked Time Series Prediction with Incomplete Data [59.45358694862176]
  我々は、歴史と未来の両方で欠落した値を持つ不完全なデータでトレーニングできる新しいディープラーニングフレームワークであるNetS-ImpGANを提案する。 3つの実世界のデータセットに対して、異なるパターンと欠落率で広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T18:20:42Z)
• Space Meets Time: Local Spacetime Neural Network For Traffic Flow Forecasting [11.495992519252585]
  このような相関関係は普遍的であり、交通流において重要な役割を担っていると我々は主張する。 交通センサの局所的時空間コンテキストを構築するための新しい時空間学習フレームワークを提案する。 提案したSTNNモデルは、目に見えない任意のトラフィックネットワークに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T09:04:35Z)
• SST-GNN: Simplified Spatio-temporal Traffic forecasting model using Graph Neural Network [2.524966118517392]
  我々は,SST-GNN(SST-GNN)を簡易に設計し,異なる地区を個別に集約することで依存性を効果的に符号化した。 我々は,本モデルが3つの実環境トラフィックデータセットの最先端モデルよりも大幅に優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T18:28:44Z)
• Spatio-temporal Modeling for Large-scale Vehicular Networks Using Graph Convolutional Networks [110.80088437391379]
  SMARTと呼ばれるグラフベースのフレームワークが提案され、大規模な地理的領域にわたるV2I通信遅延の統計をモデル化し、追跡する。 深層Q-networksアルゴリズムと統合したグラフ畳み込みネットワークを用いたグラフ再構築型手法を開発する。 その結果,提案手法は,モデル化の精度と効率と,大規模車両ネットワークにおける遅延性能を有意に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-13T06:56:29Z)
• Binary Graph Neural Networks [69.51765073772226]
  グラフニューラルネットワーク(gnns)は、不規則データに対する表現学習のための強力で柔軟なフレームワークとして登場した。 本稿では,グラフニューラルネットワークのバイナライゼーションのための異なる戦略を提示し,評価する。 モデルの慎重な設計とトレーニングプロセスの制御によって、バイナリグラフニューラルネットワークは、挑戦的なベンチマークの精度において、適度なコストでトレーニングできることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T18:48:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。