論文の概要: Scalable Dynamic Mixture Model with Full Covariance for Probabilistic Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06653v3
• Date: Sat, 19 Aug 2023 23:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:04:35.484787
• Title: Scalable Dynamic Mixture Model with Full Covariance for Probabilistic Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: 確率的トラヒック予測のためのフル共分散型スケーラブル動的混合モデル
• Authors: Seongjin Choi, Nicolas Saunier, Vincent Zhihao Zheng, Martin Trepanier, Lijun Sun
• Abstract要約: 時間変化誤差過程に対するゼロ平均ガウス分布の動的混合を提案する。 提案手法は,学習すべきパラメータを数つ追加するだけで,既存のディープラーニングフレームワークにシームレスに統合することができる。 提案手法を交通速度予測タスク上で評価し,提案手法がモデル水平線を改良するだけでなく,解釈可能な時間相関構造も提供することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.04029885574568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning-based multivariate and multistep-ahead traffic forecasting models are typically trained with the mean squared error (MSE) or mean absolute error (MAE) as the loss function in a sequence-to-sequence setting, simply assuming that the errors follow an independent and isotropic Gaussian or Laplacian distributions. However, such assumptions are often unrealistic for real-world traffic forecasting tasks, where the probabilistic distribution of spatiotemporal forecasting is very complex with strong concurrent correlations across both sensors and forecasting horizons in a time-varying manner. In this paper, we model the time-varying distribution for the matrix-variate error process as a dynamic mixture of zero-mean Gaussian distributions. To achieve efficiency, flexibility, and scalability, we parameterize each mixture component using a matrix normal distribution and allow the mixture weight to change and be predictable over time. The proposed method can be seamlessly integrated into existing deep-learning frameworks with only a few additional parameters to be learned. We evaluate the performance of the proposed method on a traffic speed forecasting task and find that our method not only improves model performance but also provides interpretable spatiotemporal correlation structures.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく多変量・多変量・多段トラヒック予測モデルは、通常、平均二乗誤差(mse)または平均絶対誤差(mae)をシーケンス対シーケンス設定の損失関数として訓練し、単に誤差が独立かつ等方性ガウス分布またはラプラシアン分布に従うと仮定する。 しかし、そのような仮定は、時空間予測の確率分布が非常に複雑で、センサーと時空予測地平線の両方に強い同時相関がある現実の交通予測タスクでは非現実的であることが多い。 本稿では,行列変量過程の時間変化分布をゼロ平均ガウス分布の動的混合としてモデル化する。 効率,柔軟性,スケーラビリティを実現するため,各混合成分をマトリックス正規分布を用いてパラメータ化し,混合重みが経時的に変化し,予測可能であることを示す。 提案手法は既存のディープラーニングフレームワークにシームレスに統合でき、さらにいくつかのパラメータしか学習できない。 交通速度予測タスクにおける提案手法の性能評価を行い,提案手法がモデル性能を向上するだけでなく,解釈可能な時空間相関構造も提供することを確認した。

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