論文の概要: Networkwide Traffic State Forecasting Using Exogenous Information: A
Multi-Dimensional Graph Attention-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12353v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 21:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-20 17:50:27.714126
- Title: Networkwide Traffic State Forecasting Using Exogenous Information: A
Multi-Dimensional Graph Attention-Based Approach
- Title（参考訳）: 異種情報を用いたネットワーク全体のトラフィック状態予測:多次元グラフアテンションに基づくアプローチ
- Authors: Syed Islam, Monika Filipovska
- Abstract要約: 本稿では,グラフに基づく交通予測手法(M-STGAT)を提案する。
過去の速度の観測に基づいてトラフィックを予測し、車線閉鎖イベント、温度、交通網の可視性などを予測する。
30分、45分、60分の予測地平線でテストを行う場合、3つの代替モデルを上回る結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traffic state forecasting is crucial for traffic management and control
strategies, as well as user- and system-level decision making in the
transportation network. While traffic forecasting has been approached with a
variety of techniques over the last couple of decades, most approaches simply
rely on endogenous traffic variables for state prediction, despite the evidence
that exogenous factors can significantly impact traffic conditions. This paper
proposes a multi-dimensional spatio-temporal graph attention-based traffic
prediction approach (M-STGAT), which predicts traffic based on past
observations of speed, along with lane closure events, temperature, and
visibility across the transportation network. The approach is based on a graph
attention network architecture, which also learns based on the structure of the
transportation network on which these variables are observed. Numerical
experiments are performed using traffic speed and lane closure data from the
California Department of Transportation (Caltrans) Performance Measurement
System (PeMS). The corresponding weather data were downloaded from the National
Oceanic and Atmospheric Administration (NOOA) Automated Surface Observing
Systems (ASOS). For comparison, the numerical experiments implement three
alternative models which do not allow for the multi-dimensional input. The
M-STGAT is shown to outperform the three alternative models, when performing
tests using our primary data set for prediction with a 30-, 45-, and 60-minute
prediction horizon, in terms of three error measures: Mean Absolute Error
(MAE), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
However, the model's transferability can vary for different transfer data sets
and this aspect may require further investigation.
- Abstract（参考訳）: 交通状態予測は交通管理と制御戦略、および交通ネットワークにおけるユーザーおよびシステムレベルの意思決定において重要である。
過去数十年間、交通予測は様々な手法でアプローチされてきたが、ほとんどのアプローチは、外因性要因が交通条件に大きな影響を及ぼすという証拠にもかかわらず、内因性交通変数に依存している。
本稿では,過去の速度観測に基づくトラヒック予測と車線閉鎖イベント,温度,交通ネットワーク全体の可視性を考慮した多次元時空間グラフ注意型トラヒック予測手法(m-stgat)を提案する。
このアプローチはグラフ注意ネットワークアーキテクチャに基づいており、これらの変数が観測される輸送ネットワークの構造に基づいて学習する。
カリフォルニア交通省 (Caltrans) Performance Measurement System (PeMS) の交通速度と車線閉鎖データを用いて, 数値実験を行った。
気象データは、NOOA (National Oceanic and Atmospheric Administration) Automated Surface Observing Systems (ASOS)からダウンロードされた。
比較のために、数値実験は多次元入力を許さない3つの代替モデルを実装している。
M-STGATは、平均絶対誤差(MAE)、ルート平均角誤差(RMSE)、平均絶対誤差(MAPE)の3つの誤差尺度で、30分、45分、60分の予測水平線で予測するために、一次データセットを用いてテストを行う場合、以下の3つの代替モデルより優れている。
しかし、モデルの転送性は異なる転送データセットによって異なり、この側面はさらなる調査を必要とするかもしれない。
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