論文の概要: A novel hybrid time-varying graph neural network for traffic flow
forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10155v2
- Date: Sun, 21 Jan 2024 10:50:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 18:53:45.917579
- 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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