論文の概要: Distil the informative essence of loop detector data set: Is
network-level traffic forecasting hungry for more data?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20366v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 11:23:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 15:33:32.467568
- Title: Distil the informative essence of loop detector data set: Is
network-level traffic forecasting hungry for more data?
- Title（参考訳）: ループ検出器データセットの情報的本質:ネットワークレベルのトラフィック予測はより多くのデータに飢えているか?
- Authors: Guopeng Li, Victor L. Knoop, J.W.C.(Hans) van Lint
- Abstract要約: 本稿では,予測モデルのトレーニングに実際に有効なループデータのサンプル数を検討するために,不確実性を考慮したトラフィック予測フレームワークを提案する。
提案手法は,大規模トラフィックデータセットの真の情報内容を評価する上で有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8002196839441036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Network-level traffic condition forecasting has been intensively studied for
decades. Although prediction accuracy has been continuously improved with
emerging deep learning models and ever-expanding traffic data, traffic
forecasting still faces many challenges in practice. These challenges include
the robustness of data-driven models, the inherent unpredictability of traffic
dynamics, and whether further improvement of traffic forecasting requires more
sensor data. In this paper, we focus on this latter question and particularly
on data from loop detectors. To answer this, we propose an uncertainty-aware
traffic forecasting framework to explore how many samples of loop data are
truly effective for training forecasting models. Firstly, the model design
combines traffic flow theory with graph neural networks, ensuring the
robustness of prediction and uncertainty quantification. Secondly, evidential
learning is employed to quantify different sources of uncertainty in a single
pass. The estimated uncertainty is used to "distil" the essence of the dataset
that sufficiently covers the information content. Results from a case study of
a highway network around Amsterdam show that, from 2018 to 2021, more than 80\%
of the data during daytime can be removed. The remaining 20\% samples have
equal prediction power for training models. This result suggests that indeed
large traffic datasets can be subdivided into significantly smaller but equally
informative datasets. From these findings, we conclude that the proposed
methodology proves valuable in evaluating large traffic datasets' true
information content. Further extensions, such as extracting smaller, spatially
non-redundant datasets, are possible with this method.
- Abstract（参考訳）: ネットワークレベルの交通状況予測は数十年にわたって集中的に研究されてきた。
新たなディープラーニングモデルや拡大するトラフィックデータによって予測精度は継続的に改善されているが、トラフィック予測は実際には多くの課題に直面している。
これらの課題には、データ駆動モデルの堅牢性、トラフィックダイナミクスの固有の予測不可能性、さらに多くのセンサデータを必要とするトラフィック予測の改善などが含まれる。
本稿では,後者の問題,特にループ検出器のデータに焦点をあてる。
そこで本稿では,予測モデルのトレーニングに実際に有効なループデータのサンプル数を検討するために,不確実性を考慮したトラフィック予測フレームワークを提案する。
まず、モデル設計はトラフィックフロー理論とグラフニューラルネットワークを結合し、予測と不確実性定量化の堅牢性を保証する。
第二に、実証学習は1つのパスで異なる不確実性の源を定量化するために用いられる。
推定の不確実性は、情報コンテンツを完全にカバーするデータセットの本質を「分散」するために使用される。
アムステルダム周辺の高速道路網のケーススタディの結果、2018年から2021年にかけて、日中のデータのうち80\%以上を除去できることがわかった。
残りの20 %のサンプルは、トレーニングモデルに等しい予測能力を持つ。
この結果は、確かに大きなトラフィックデータセットは、かなり小さいが等しく有益なデータセットに分割できることを示している。
これらの結果から,提案手法は大規模トラフィックデータセットの真の情報内容を評価する上で有用であることが判明した。
この方法では、より小さな空間的非冗長なデータセットを抽出するなど、さらなる拡張が可能となる。
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