論文の概要: TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for What-if Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15954v5
• Date: Fri, 12 Jan 2024 14:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:55:13.718743
• Title: TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for What-if Prediction
• Title（参考訳）: TraffNet:What-if予測のためのトラフィック生成の因果関係の学習
• Authors: Ming Xu, Qiang Ai, Ruimin Li, Yunyi Ma, Geqi Qi, Xiangfu Meng, Haibo Jin
• Abstract要約: インテリジェントなトラフィック管理と制御における意思決定には,リアルタイムなトラフィック予測が不可欠だ。 本稿では、車両軌跡データから交通発生のメカニズムを学習するTraffNetという単純な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）: 4.835524672885856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time what-if traffic prediction is crucial for decision making in intelligent traffic management and control. Although current deep learning methods demonstrate significant advantages in traffic prediction, they are powerless in what-if traffic prediction due to their nature of correlation-based. Here, we present a simple deep learning framework called TraffNet that learns the mechanisms of traffic generation for what-if prediction from vehicle trajectory data. First, we use a heterogeneous graph to represent the road network, allowing the model to incorporate causal features of traffic flows, such as Origin-Destination (OD) demands and routes. Next, we propose a method for learning segment representations, which involves modeling the process of assigning OD demands onto the road network. The learned segment representations effectively encapsulate the intricate causes of traffic generation, facilitating downstream what-if traffic prediction. Finally, we conduct experiments on synthetic datasets to evaluate the effectiveness of TraffNet. The code and datasets of TraffNet is available at https://github.com/mayunyi-1999/TraffNet_code.git.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントなトラフィック管理と制御における意思決定には,リアルタイムなトラフィック予測が不可欠だ。 現在のディープラーニング手法は,トラヒック予測において有意なアドバンテージを示すが,相関性に基づくトラヒック予測には無力である。 本稿では,車両軌道データから交通発生のメカニズムを学習するTraffNetという単純な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,オリジン・デスティネーション(od)要求や経路といった交通の流れの因果的特徴をモデルに組み込む。 次に,道路網にod要求を割り当てるプロセスをモデル化し,セグメント表現を学習する手法を提案する。 学習セグメント表現は、交通発生の複雑な原因を効果的にカプセル化し、下流の交通予測を容易にする。 最後に,traffnetの有効性を評価するために合成データセットの実験を行った。 traffnetのコードとデータセットはhttps://github.com/mayunyi-1999/traffnet_code.gitで入手できる。

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