論文の概要: A novel hybrid time-varying graph neural network for traffic flow forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10155v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 07:21:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 15:50:50.991003
• Title: A novel hybrid time-varying graph neural network for traffic flow forecasting
• Title（参考訳）: トラヒックフロー予測のための新しいハイブリッド時変グラフニューラルネットワーク
• Authors: Ben Ao Dai, Bao-Lin Ye
• Abstract要約: 空間相関を記述するための事前定義されたグラフの能力は、事前知識とグラフ生成法によって制限された。 我々は交通流予測のためのハイブリッド時変グラフニューラルネットワーク(HTVGNN)を提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time and accurate traffic flow prediction is the foundation for ensuring the efficient operation of intelligent transportation systems.In existing traffic flow prediction methods based on graph neural networks (GNNs), pre-defined graphs were usually used to describe the spatial correlations of different traffic nodes in urban road networks. However, the ability of pre-defined graphs used to describe spatial correlation was limited by prior knowledge and graph generation methods. Although time-varying graphs based on data-driven learning can partially overcome the drawbacks of pre-defined graphs, the learning ability of existing adaptive graphs was limited. For example, time-varying graphs cannot adequately capture the inherent spatial correlations in traffic flow data.In order to solve these problems, we have proposed a hybrid time-varying graph neural network (HTVGNN) for traffic flow prediction.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく既存の交通流予測手法では,都市道路網における異なる交通ノードの空間的相関を記述するために,事前に定義されたグラフが使用されるのが一般的である。 しかし,空間相関を記述するための事前定義されたグラフの能力は,先行知識とグラフ生成法によって制限された。 データ駆動学習に基づく時間変化グラフは,事前定義されたグラフの欠点を部分的に克服することができるが,既存の適応グラフの学習能力は限られていた。 例えば、時変グラフは交通流データに固有の空間相関を適切に捉えることができないため、これらの問題を解決するために、交通流予測のためのハイブリッド時変グラフニューラルネットワーク(htvgnn)を提案する。

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