論文の概要: Spatial-Temporal Hypergraph Neural Network for Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16070v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 13:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 19:00:01.527747
• Title: Spatial-Temporal Hypergraph Neural Network for Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: 交通予測のための時空間ハイパーグラフニューラルネットワーク
• Authors: Chengzhi Yao, Zhi Li, Junbo Wang
• Abstract要約: STHODE: S-Temporal Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation Networkを提案する。 ロードネットワークトポロジとトラフィックダイナミクスを組み合わせて、トラフィックデータの高次時間依存性をキャプチャする。 4つの実世界の交通データセットを用いて実験を行い,提案モデルの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.885921562410564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting, which benefits from mobile Internet development and position technologies, plays a critical role in Intelligent Transportation Systems. It helps to implement rich and varied transportation applications and bring convenient transportation services to people based on collected traffic data. Most existing methods usually leverage graph-based deep learning networks to model the complex road network for traffic forecasting shallowly. Despite their effectiveness, these methods are generally limited in fully capturing high-order spatial dependencies caused by road network topology and high-order temporal dependencies caused by traffic dynamics. To tackle the above issues, we focus on the essence of traffic system and propose STHODE: Spatio-Temporal Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation Network, which combines road network topology and traffic dynamics to capture high-order spatio-temporal dependencies in traffic data. Technically, STHODE consists of a spatial module and a temporal module. On the one hand, we construct a spatial hypergraph and leverage an adaptive MixHop hypergraph ODE network to capture high-order spatial dependencies. On the other hand, we utilize a temporal hypergraph and employ a hyperedge evolving ODE network to capture high-order temporal dependencies. Finally, we aggregate the outputs of stacked STHODE layers to mutually enhance the prediction performance. Extensive experiments conducted on four real-world traffic datasets demonstrate the superior performance of our proposed model compared to various baselines.
• Abstract（参考訳）: モバイルインターネット開発と位置技術から恩恵を受ける交通予測は、インテリジェントトランスポーテーションシステムにおいて重要な役割を果たす。 豊かで多様な交通アプリケーションの実装や、収集された交通データに基づいた便利な交通サービスの実現に役立ちます。 既存のほとんどの手法はグラフベースのディープラーニングネットワークを利用して、交通予測を浅くする複雑な道路ネットワークをモデル化する。 その効果にもかかわらず、これらの手法は一般に道路網のトポロジと交通力学による高次時間的依存関係によって引き起こされる高次空間依存性を完全に捉えることに制限されている。 道路網のトポロジと交通力学を組み合わせて交通データの高次時空間依存性を捕捉するSTHODE: Spatio-Temporal Hypergraph Neural Ordinary Differential Equation Networkを提案する。 技術的には、STHODEは空間モジュールと時間モジュールから構成される。 一方,空間ハイパーグラフを構築し,適応型mixhopハイパーグラフodeネットワークを用いて高次空間依存性をキャプチャする。 一方,時間的ハイパーグラフを用い,ハイパーエッジ進化型odeネットワークを用いて高次時間的依存関係をキャプチャする。 最後に、積み重ねられたSTHODE層の出力を集約し、予測性能を相互に向上する。 4つの実世界のトラヒックデータセットで行った広範囲な実験により、提案モデルの性能が様々なベースラインよりも優れていることを示した。

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