論文の概要: Probabilistic Traffic Forecasting with Dynamic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06650v3
• Date: Tue, 08 Apr 2025 14:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 06:18:05.684801
• Title: Probabilistic Traffic Forecasting with Dynamic Regression
• Title（参考訳）: 動的回帰による確率的交通予測
• Authors: Vincent Zhihao Zheng, Seongjin Choi, Lijun Sun,
• Abstract要約: 本稿では,交通予測における誤り過程の学習を取り入れた動的回帰(DR)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、行列構造自己回帰(AR)モデルを用いてベースモデルのエラー系列をモデル化することにより、時間独立の仮定を緩和する。 新たに設計された損失関数は、非等方的誤差項の確率に基づいており、モデルがベースモデルの元の出力を保持しながら確率的予測を生成することができる。
• 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: This paper proposes a dynamic regression (DR) framework that enhances existing deep spatiotemporal models by incorporating structured learning for the error process in traffic forecasting. The framework relaxes the assumption of time independence by modeling the error series of the base model (i.e., a well-established traffic forecasting model) using a matrix-variate autoregressive (AR) model. The AR model is integrated into training by redesigning the loss function. The newly designed loss function is based on the likelihood of a non-isotropic error term, enabling the model to generate probabilistic forecasts while preserving the original outputs of the base model. Importantly, the additional parameters introduced by the DR framework can be jointly optimized alongside the base model. Evaluation on state-of-the-art (SOTA) traffic forecasting models using speed and flow datasets demonstrates improved performance, with interpretable AR coefficients and spatiotemporal covariance matrices enhancing the understanding of the model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,交通予測における誤り過程に対する構造化学習を取り入れ,既存の深部時空間モデルを改善する動的回帰(DR)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、行列変量自己回帰(AR)モデルを用いて、ベースモデルのエラー系列(例えば、確立されたトラフィック予測モデル)をモデル化することで、時間独立の仮定を緩和する。 ARモデルは、損失関数を再設計することでトレーニングに統合される。 新たに設計された損失関数は、非等方的誤差項の確率に基づいており、モデルがベースモデルの元の出力を保持しながら確率的予測を生成することができる。 重要なことに、DRフレームワークによって導入された追加パラメータは、ベースモデルと共同で最適化できる。 速度と流れのデータセットを用いたSOTA(State-of-the-art)トラフィック予測モデルの評価は、解釈可能なAR係数と時空間共分散行列を用いて改善された性能を示す。

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