論文の概要: Enhancing Deep Traffic Forecasting Models with Dynamic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06650v2
• Date: Fri, 31 May 2024 15:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 21:00:54.990662
• Title: Enhancing Deep Traffic Forecasting Models with Dynamic Regression
• Title（参考訳）: 動的回帰による深層交通予測モデルの強化
• Authors: Vincent Zhihao Zheng, Seongjin Choi, Lijun Sun,
• Abstract要約: 本稿では,既存の交通予測モデルを改善するための動的回帰(DR)フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を,速度と流速の両方のデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.31488551912888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models for traffic forecasting often assume the residual is independent and isotropic across time and space. This assumption simplifies loss functions such as mean absolute error, but real-world residual processes often exhibit significant autocorrelation and structured spatiotemporal correlation. This paper introduces a dynamic regression (DR) framework to enhance existing spatiotemporal traffic forecasting models by incorporating structured learning for the residual process. We assume the residual of the base model (i.e., a well-developed traffic forecasting model) follows a matrix-variate seasonal autoregressive (AR) model, which is seamlessly integrated into the training process through the redesign of the loss function. Importantly, the parameters of the DR framework are jointly optimized alongside the base model. We evaluate the effectiveness of the proposed framework on state-of-the-art (SOTA) deep traffic forecasting models using both speed and flow datasets, demonstrating improved performance and providing interpretable AR coefficients and spatiotemporal covariance matrices.
• Abstract（参考訳）: 交通予測のためのディープラーニングモデルは、残差が時間と空間にわたって独立で等方的であると仮定することが多い。 この仮定は平均絶対誤差のような損失関数を単純化するが、実世界の残留過程は、しばしば大きな自己相関と構造的時空間相関を示す。 本稿では,既存の時空間交通予測モデルを改善するための動的回帰(DR)フレームワークを提案する。 本研究では,損失関数の再設計を通じて学習過程にシームレスに統合された行列変量季節性自己回帰(AR)モデルに従って,ベースモデルの残差(例えば,十分に発達した交通予測モデル)を仮定する。 重要なことに、DRフレームワークのパラメータはベースモデルと共同で最適化されている。 提案手法の有効性を,速度と流速の両方のデータセットを用いて評価し,改良された性能を示し,解釈可能なAR係数と時空間共分散行列を提供する。

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