論文の概要: PDFormer: Propagation Delay-aware Dynamic Long-range Transformer for Traffic Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07945v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 08:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:25:59.614730
• Title: PDFormer: Propagation Delay-aware Dynamic Long-range Transformer for Traffic Flow Prediction
• Title（参考訳）: PDFormer:交通流予測のための遅延対応動的長距離変圧器
• Authors: Jiawei Jiang, Chengkai Han, Wayne Xin Zhao, Jingyuan Wang
• Abstract要約: 空間時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。 本稿では,交通流の正確な予測を行うために,遅延を意識した動的長距離トランスフォーマー(PDFormer)を提案する。 提案手法は,最先端の性能を達成するだけでなく,計算効率の競争力も発揮できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.9301708035435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a core technology of Intelligent Transportation System, traffic flow prediction has a wide range of applications. The fundamental challenge in traffic flow prediction is to effectively model the complex spatial-temporal dependencies in traffic data. Spatial-temporal Graph Neural Network (GNN) models have emerged as one of the most promising methods to solve this problem. However, GNN-based models have three major limitations for traffic prediction: i) Most methods model spatial dependencies in a static manner, which limits the ability to learn dynamic urban traffic patterns; ii) Most methods only consider short-range spatial information and are unable to capture long-range spatial dependencies; iii) These methods ignore the fact that the propagation of traffic conditions between locations has a time delay in traffic systems. To this end, we propose a novel Propagation Delay-aware dynamic long-range transFormer, namely PDFormer, for accurate traffic flow prediction. Specifically, we design a spatial self-attention module to capture the dynamic spatial dependencies. Then, two graph masking matrices are introduced to highlight spatial dependencies from short- and long-range views. Moreover, a traffic delay-aware feature transformation module is proposed to empower PDFormer with the capability of explicitly modeling the time delay of spatial information propagation. Extensive experimental results on six real-world public traffic datasets show that our method can not only achieve state-of-the-art performance but also exhibit competitive computational efficiency. Moreover, we visualize the learned spatial-temporal attention map to make our model highly interpretable.
• Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムのコア技術として、トラフィックフロー予測には幅広い応用がある。 交通流予測の基本的な課題は、交通データの複雑な空間的依存関係を効果的にモデル化することである。 空間-時間グラフニューラルネットワーク(gnn)モデルは、この問題を解決する最も有望な方法の1つである。 しかし、gnnベースのモデルには交通予測に3つの大きな制限がある。 一 ほとんどの方法は、動的な都市交通パターンを学習する能力を制限する静的な方法で空間依存をモデル化する。 二 殆どの方法は、短距離空間情報のみを考慮し、長距離空間依存を捉えることができない。 三 この方法は、交通システムにおいて、場所間の交通条件の伝搬が遅延しているという事実を無視する。 そこで本研究では,トラヒックフロー予測のための新しい伝搬遅延認識動的長距離変圧器pdformerを提案する。 具体的には,動的空間依存を捕捉する空間自己認識モジュールを設計する。 次に,2つのグラフマスキング行列を導入し,短視野と長視野の空間依存性を強調する。 さらに,空間情報伝達の時間遅延を明示的にモデル化する機能を持つpdformerに対して,トラヒック遅延認識機能変換モジュールを提案する。 6つの実世界の公開トラヒックデータセットの広範な実験結果から,本手法は最先端のパフォーマンスを実現するだけでなく,計算効率も高いことがわかった。 さらに,学習した空間的-時間的注意マップを可視化し,モデルを高度に解釈可能にした。

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