論文の概要: Spatio-temporal neural structural causal models for bike flow prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07843v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 01:39:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 15:53:15.729276
- Title: Spatio-temporal neural structural causal models for bike flow prediction
- Title（参考訳）: 自転車フロー予測のための時空間神経構造因果モデル
- Authors: Pan Deng, Yu Zhao, Junting Liu, Xiaofeng Jia, Mulan Wang
- Abstract要約: 自転車シェアリングシステムの基本的な問題は、自転車のフロー予測である。
近年の輸送システムにおける文脈条件の過度な強調手法が注目されている。
時空間構造因果モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.991894112851257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a representative of public transportation, the fundamental issue of
managing bike-sharing systems is bike flow prediction. Recent methods
overemphasize the spatio-temporal correlations in the data, ignoring the
effects of contextual conditions on the transportation system and the
inter-regional timevarying causality. In addition, due to the disturbance of
incomplete observations in the data, random contextual conditions lead to
spurious correlations between data and features, making the prediction of the
model ineffective in special scenarios. To overcome this issue, we propose a
Spatio-temporal Neural Structure Causal Model(STNSCM) from the perspective of
causality. First, we build a causal graph to describe the traffic prediction,
and further analyze the causal relationship between the input data, contextual
conditions, spatiotemporal states, and prediction results. Second, we propose
to apply the frontdoor criterion to eliminate confounding biases in the feature
extraction process. Finally, we propose a counterfactual representation
reasoning module to extrapolate the spatio-temporal state under the factual
scenario to future counterfactual scenarios to improve the prediction
performance. Experiments on real-world datasets demonstrate the superior
performance of our model, especially its resistance to fluctuations caused by
the external environment. The source code and data will be released.
- Abstract（参考訳）: 公共交通機関の代表として、自転車シェアリングシステムの基本的な問題は、自転車のフロー予測である。
近年の手法では,データ中の時空間相関を過度に強調し,環境条件が交通システムおよび地域間時間変化因果関係に与える影響を無視している。
さらに、データの不完全観測の障害により、ランダムな文脈条件がデータと特徴の間に急激な相関関係をもたらし、特別なシナリオではモデルの予測が不効果的となる。
この問題を解決するために,因果性の観点から時空間構造因果モデル(STNSCM)を提案する。
まず,トラフィック予測を記述するための因果グラフを構築し,入力データ,状況条件,時空間状態,予測結果との因果関係をさらに分析する。
第2に, 特徴抽出過程における偏りを解消するために, フロントドア基準を適用することを提案する。
最後に, 予測性能を向上させるために, 時空間状態から予測シナリオを外挿する反事実表現推論モジュールを提案する。
実世界のデータセットに関する実験は、このモデルの優れた性能、特に外部環境に起因するゆらぎに対する耐性を示す。
ソースコードとデータはリリースされる予定だ。
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