論文の概要: Attention-based Dynamic Graph Convolutional Recurrent Neural Network for Traffic Flow Prediction in Highway Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07196v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 13:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 17:19:56.393385
• Title: Attention-based Dynamic Graph Convolutional Recurrent Neural Network for Traffic Flow Prediction in Highway Transportation
• Title（参考訳）: 道路交通における交通流予測のための注意型動的グラフ畳み込みリカレントニューラルネットワーク
• Authors: Tianpu Zhang, Weilong Ding, Mengda Xing
• Abstract要約: 高速道路交通における交通流予測を改善するために,注意に基づく動的グラフ畳み込みリカレントニューラルネットワーク(ADG-N)を提案する。 グラフ畳み込み演算のオーバーフィッティングを低減するために、高い相対ノードを強調する専用ゲートカーネルが完全なグラフ上に導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6650227510403052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As one of the important tools for spatial feature extraction, graph convolution has been applied in a wide range of fields such as traffic flow prediction. However, current popular works of graph convolution cannot guarantee spatio-temporal consistency in a long period. The ignorance of correlational dynamics, convolutional locality and temporal comprehensiveness would limit predictive accuracy. In this paper, a novel Attention-based Dynamic Graph Convolutional Recurrent Neural Network (ADGCRNN) is proposed to improve traffic flow prediction in highway transportation. Three temporal resolutions of data sequence are effectively integrated by self-attention to extract characteristics; multi-dynamic graphs and their weights are dynamically created to compliantly combine the varying characteristics; a dedicated gated kernel emphasizing highly relative nodes is introduced on these complete graphs to reduce overfitting for graph convolution operations. Experiments on two public datasets show our work better than state-of-the-art baselines, and case studies of a real Web system prove practical benefit in highway transportation.
• Abstract（参考訳）: 空間的特徴抽出のための重要なツールの1つとして,交通流予測などの幅広い分野にグラフ畳み込みが適用されている。 しかし、グラフ畳み込みの現在の一般的な作品は、長期的には時空間的一貫性を保証できない。 相関力学、畳み込み的局所性、時間的包括性の無知は予測精度を制限する。 本稿では,高速道路交通における交通流予測を改善するために,注意に基づく動的グラフ畳み込みリカレントニューラルネットワーク(ADGCRNN)を提案する。 データシーケンスの3つの時間分解能は、特性を抽出するために自己アテンションによって効果的に統合される;マルチダイナミックグラフとその重みは、様々な特徴を相補的に組み合わせるために動的に作成される;グラフ畳み込み操作の過剰適合を低減するために、これらの完全グラフに高い相対ノードを強調する専用ゲートカーネルを導入する。 2つのパブリックデータセットにおける実験は、最先端のベースラインよりも優れた作業を示し、実際のwebシステムのケーススタディは、高速道路交通における実用的なメリットを証明します。

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