論文の概要: Irregular Traffic Time Series Forecasting Based on Asynchronous Spatio-Temporal Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16818v3
• Date: Tue, 27 Aug 2024 08:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:18:41.063555
• Title: Irregular Traffic Time Series Forecasting Based on Asynchronous Spatio-Temporal Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: 非同期時空間グラフ畳み込みネットワークによる不規則交通時系列予測
• Authors: Weijia Zhang, Le Zhang, Jindong Han, Hao Liu, Yanjie Fu, Jingbo Zhou, Yu Mei, Hui Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,不規則なトラフィック時系列予測に適した非同期時空間グラフ畳み込み nEtwoRk (ASeer) を提案する。 まず,適応的なトラフィック信号によって制御される非同期なトラフィック状態間の空間依存性をキャプチャする非同期グラフ拡散ネットワークを提案する。 そこで本研究では,時間認識型コンボリューションネットワークを提案し,時間認識型コンボリューションを時間認識型コンボリューションに適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.409567044630116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate traffic forecasting is crucial for the development of Intelligent Transportation Systems (ITS), playing a pivotal role in modern urban traffic management. Traditional forecasting methods, however, struggle with the irregular traffic time series resulting from adaptive traffic signal controls, presenting challenges in asynchronous spatial dependency, irregular temporal dependency, and predicting variable-length sequences. To this end, we propose an Asynchronous Spatio-tEmporal graph convolutional nEtwoRk (ASeer) tailored for irregular traffic time series forecasting. Specifically, we first propose an Asynchronous Graph Diffusion Network to capture the spatial dependency between asynchronously measured traffic states regulated by adaptive traffic signals. After that, to capture the temporal dependency within irregular traffic state sequences, a personalized time encoding is devised to embed the continuous time signals. Then, we propose a Transformable Time-aware Convolution Network, which adapts meta-filters for time-aware convolution on the sequences with inconsistent temporal flow. Additionally, a Semi-Autoregressive Prediction Network, comprising a state evolution unit and a semi-autoregressive predictor, is designed to predict variable-length traffic sequences effectively and efficiently. Extensive experiments on a newly established benchmark demonstrate the superiority of ASeer compared with twelve competitive baselines across six metrics.
• Abstract（参考訳）: 正確な交通予測は知的交通システム(ITS)の発展に不可欠であり、近代都市交通管理において重要な役割を担っている。 しかし、従来の予測手法は、適応的なトラフィック信号制御、非同期空間依存性、不規則な時間依存性、可変長シーケンスの予測といった課題から生じる不規則なトラフィック時系列と競合する。 この目的のために、不規則なトラフィック時系列予測に適した非同期時空間グラフ畳み込み nEtwoRk (ASeer) を提案する。 具体的には、適応的なトラフィック信号によって制御される非同期なトラフィック状態間の空間依存性をキャプチャする非同期グラフ拡散ネットワークを提案する。 その後、不規則なトラフィック状態シーケンス内の時間依存性をキャプチャするために、パーソナライズされたタイムエンコーディングを考案し、連続したタイムシグナルを埋め込む。 そこで本研究では,時間認識型コンボリューションネットワークを提案し,時間認識型コンボリューションを時間認識型コンボリューションに適応させる。 また、状態進化ユニットと半自己回帰予測器からなる半自己回帰予測ネットワークは、可変長のトラフィックシーケンスを効率的かつ効率的に予測するように設計されている。 新たに確立されたベンチマークでの大規模な実験は、ASeerの優位性を示す。

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