Fugu-MT 論文翻訳(概要): TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for Road Network Digital Twins

論文の概要: TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for Road Network Digital Twins

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15954v2
Date: Thu, 30 Mar 2023 10:57:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-31 16:09:41.408079
Title: TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for Road Network Digital Twins
Title（参考訳）: TraffNet: ロードネットワークディジタル双生児のためのトラフィック生成の因果関係の学習
Authors: Ming Xu, Yunyi Ma, Ruimin Li, Geqi Qi, Xiangfu Meng, Haibo Jin
Abstract要約: 道路ネットワークデジタルツイン(RNDT)は,次世代のインテリジェントトランスポートシステムの開発において重要な役割を担っている。 RNDTは、オンラインセンサデータからトラフィックパターンを動的に学習し、高忠実度シミュレーション結果を生成するモデルを必要とする。本稿では,交通量の因果関係を車両軌道データから学習するTraffNetという新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.354261662391588
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Road network digital twins (RNDTs) play a critical role in the development of next-generation intelligent transportation systems, enabling more precise traffic planning and control. To support just-in-time (JIT) decision making, RNDTs require a model that dynamically learns the traffic patterns from online sensor data and generates high-fidelity simulation results. Although current traffic prediction techniques based on graph neural networks have achieved state-of-the-art performance, these techniques only predict future traffic by mining correlations in historical traffic data, disregarding the causes of traffic generation, such as traffic demands and route selection. Therefore, their performance is unreliable for JIT decision making. To fill this gap, we introduce a novel deep learning framework called TraffNet that learns the causality of traffic volume from vehicle trajectory data. First, we use a heterogeneous graph to represent the road network, allowing the model to incorporate causal features of traffic volumes. Next, motivated by the traffic domain knowledge, we propose a traffic causality learning method to learn an embedding vector that encodes travel demands and path-level dependencies for each road segment. Then, we model temporal dependencies to match the underlying process of traffic generation. Finally, the experiments verify the utility of TraffNet. The code of TraffNet is available at https://github.com/mayunyi-1999/TraffNet_code.git.
Abstract（参考訳）: 道路ネットワークデジタルツイン(RNDT)は、次世代のインテリジェント交通システムの開発において重要な役割を担い、より正確な交通計画と制御を可能にしている。ジャスト・イン・タイム(JIT)意思決定をサポートするため、RNDTはオンラインセンサデータからトラフィックパターンを動的に学習し、高忠実度シミュレーション結果を生成するモデルを必要とする。グラフニューラルネットワークに基づく現在の交通予測技術は、最先端の性能を達成したが、これらの手法は、交通需要や経路選択といった交通発生の原因を無視して、過去の交通データのマイニング相関によって、将来の交通を予測するだけである。したがって、そのパフォーマンスはJITの判断には信頼できない。このギャップを埋めるために,車両軌道データから交通量の因果関係を学習するtraffnetと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。まず,ヘテロジニアスグラフを用いて道路網を表現し,モデルが交通量の因果的特徴を取り入れられるようにした。次に、交通分野の知識を活かした交通因果学習手法を提案し、各道路区間の走行要求と経路レベルの依存性を符号化した埋め込みベクトルを学習する。そして、トラフィック生成の基盤となるプロセスに適合するように、時間的依存関係をモデル化する。最後に、実験はTraffNetの有効性を検証する。 traffnetのコードはhttps://github.com/mayunyi-1999/traffnet_code.gitで入手できる。

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