論文の概要: Online Spatio-Temporal Correlation-Based Federated Learning for Traffic
Flow Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08658v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 02:37:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 16:05:50.167779
- Title: Online Spatio-Temporal Correlation-Based Federated Learning for Traffic
Flow Forecasting
- Title(参考訳): トラヒックフロー予測のためのオンライン時空間相関型フェデレート学習
- Authors: Qingxiang Liu, Sheng Sun, Min Liu, Yuwei Wang, and Bo Gao
- Abstract要約: 本稿では,FLフレームワークにおけるオンライン学習(OL)方式を用いた交通流の予測に関する最初の研究を行う。
次に,オンライン時空間相関に基づくフェデレート学習(FedOSTC)という新しい予測手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.253575460227127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traffic flow forecasting (TFF) is of great importance to the construction of
Intelligent Transportation Systems (ITS). To mitigate communication burden and
tackle with the problem of privacy leakage aroused by centralized forecasting
methods, Federated Learning (FL) has been applied to TFF. However, existing
FL-based approaches employ batch learning manner, which makes the pre-trained
models inapplicable to subsequent traffic data, thus exhibiting subpar
prediction performance. In this paper, we perform the first study of
forecasting traffic flow adopting Online Learning (OL) manner in FL framework
and then propose a novel prediction method named Online Spatio-Temporal
Correlation-based Federated Learning (FedOSTC), aiming to guarantee performance
gains regardless of traffic fluctuation. Specifically, clients employ Gated
Recurrent Unit (GRU)-based encoders to obtain the internal temporal patterns
inside traffic data sequences. Then, the central server evaluates spatial
correlation among clients via Graph Attention Network (GAT), catering to the
dynamic changes of spatial closeness caused by traffic fluctuation.
Furthermore, to improve the generalization of the global model for upcoming
traffic data, a period-aware aggregation mechanism is proposed to aggregate the
local models which are optimized using Online Gradient Descent (OGD) algorithm
at clients. We perform comprehensive experiments on two real-world datasets to
validate the efficiency and effectiveness of our proposed method and the
numerical results demonstrate the superiority of FedOSTC.
- Abstract(参考訳): 交通流予測(TFF)は、インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)の構築において非常に重要である。
統合学習(FL)は,通信負荷を軽減し,集中予測手法によって引き起こされるプライバシー漏洩問題に対処するために,TFFに適用されている。
しかし、既存のFLベースのアプローチではバッチ学習方式を採用しているため、事前学習されたモデルはその後のトラフィックデータには適用できない。
本稿では、FLフレームワークにおけるオンライン学習(OL)方式を用いたトラフィックフロー予測の最初の研究を行い、その上で、トラフィック変動に関係なく性能向上を保証することを目的とした、オンライン時空間相関に基づくフェデレートラーニング(FedOSTC)という新しい予測手法を提案する。
具体的には、Gated Recurrent Unit(GRU)ベースのエンコーダを使用して、トラフィックデータシーケンスの内部時間パターンを取得する。
そして、中央サーバは、トラフィック変動による空間的近接性の動的変化に対応して、グラフ注意ネットワーク(gat)を介してクライアント間の空間的相関を評価する。
さらに,今後のトラヒックデータに対するグローバルモデルの一般化を図るために,オンライン勾配降下(ogd)アルゴリズムを用いて最適化した局所モデルをクライアントに集約する周期認識集約機構を提案する。
本研究では,本手法の有効性と有効性を検証するため,実世界の2つのデータセットについて総合実験を行い,fedotcの優位性を示す数値実験を行った。
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