論文の概要: Prediction of Time and Distance of Trips Using Explainable
Attention-based LSTMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15087v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 10:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 15:50:03.503122
- Title: Prediction of Time and Distance of Trips Using Explainable
Attention-based LSTMs
- Title（参考訳）: 説明可能な注意型lstmによる旅行時間と距離の予測
- Authors: Ebrahim Balouji, Jonas Sj\"oblom, Nikolce Murgovski, Morteza Haghir
Chehreghani
- Abstract要約: 本研究では,将来の走行時間と走行可能な距離を予測するための機械学習ソリューションを提案する。
我々は、旅行時間と距離の多次元履歴データを同時に扱うように設計された、長期記憶(LSTM)に基づく構造を用いる。
提案手法のうち、最も先進的なAt-LSTMは次の旅行距離と時刻を3.99%の誤差で予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.07913759162059
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose machine learning solutions to predict the time of
future trips and the possible distance the vehicle will travel. For this
prediction task, we develop and investigate four methods. In the first method,
we use long short-term memory (LSTM)-based structures specifically designed to
handle multi-dimensional historical data of trip time and distances
simultaneously. Using it, we predict the future trip time and forecast the
distance a vehicle will travel by concatenating the outputs of LSTM networks
through fully connected layers. The second method uses attention-based LSTM
networks (At-LSTM) to perform the same tasks. The third method utilizes two
LSTM networks in parallel, one for forecasting the time of the trip and the
other for predicting the distance. The output of each LSTM is then concatenated
through fully connected layers. Finally, the last model is based on two
parallel At-LSTMs, where similarly, each At-LSTM predicts time and distance
separately through fully connected layers. Among the proposed methods, the most
advanced one, i.e., parallel At-LSTM, predicts the next trip's distance and
time with 3.99% error margin where it is 23.89% better than LSTM, the first
method. We also propose TimeSHAP as an explainability method for understanding
how the networks perform learning and model the sequence of information.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,将来の走行時間と走行可能な距離を予測するための機械学習ソリューションを提案する。
この予測課題に対して,我々は4つの手法を開発し検討する。
第1の手法では、旅行時間と距離の多次元履歴データを同時に扱うように設計された長短期記憶(LSTM)構造を用いる。
これを用いて将来の走行時間を予測し、LSTMネットワークの出力を全接続層で結合することで走行距離を予測する。
2つ目の方法は、注意に基づくLSTMネットワーク(At-LSTM)を使用して同じタスクを実行する。
3つ目の方法は2つのLSTMネットワークを並列に利用し、1つは旅行の時刻を予測し、もう1つは距離を予測する。
各LSTMの出力は、完全に接続された層を通して結合される。
最後に、最後のモデルは2つの並列At-LSTMに基づいており、各At-LSTMは完全な連結層を通して時間と距離を別々に予測する。
提案手法のうち、最も先進的な手法であるAt-LSTMは、最初の手法であるLSTMよりも23.89%良い3.99%の誤差差で次の旅行距離と時間を予測する。
また,ネットワークがどのように学習を行うかを理解し,情報のシーケンスをモデル化するための説明可能性としてtimehapを提案する。
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