論文の概要: Multi-scale Traffic Pattern Bank for Cross-city Few-shot Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00397v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 12:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:38:26.746475
• Title: Multi-scale Traffic Pattern Bank for Cross-city Few-shot Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: 都市間交通予測のためのマルチスケール交通パターンバンク
• Authors: Zhanyu Liu, Guanjie Zheng, Yanwei Yu
• Abstract要約: 本稿では,マルチスケール交通パターンバンクと呼ばれる都市間交通予測問題に対する解決策を提案する。 このフレームワークは高度なクラスタリング技術を用いて、マルチスケールのトラフィックパターンバンクを体系的に生成する。 実世界の交通データセットを用いた実証評価により,MTPBの優れた性能が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.123457772023238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting is crucial for intelligent transportation systems (ITS), aiding in efficient resource allocation and effective traffic control. However, its effectiveness often relies heavily on abundant traffic data, while many cities lack sufficient data due to limited device support, posing a significant challenge for traffic forecasting. Recognizing this challenge, we have made a noteworthy observation: traffic patterns exhibit similarities across diverse cities. Building on this key insight, we propose a solution for the cross-city few-shot traffic forecasting problem called Multi-scale Traffic Pattern Bank (MTPB). Primarily, MTPB initiates its learning process by leveraging data-rich source cities, effectively acquiring comprehensive traffic knowledge through a spatial-temporal-aware pre-training process. Subsequently, the framework employs advanced clustering techniques to systematically generate a multi-scale traffic pattern bank derived from the learned knowledge. Next, the traffic data of the data-scarce target city could query the traffic pattern bank, facilitating the aggregation of meta-knowledge. This meta-knowledge, in turn, assumes a pivotal role as a robust guide in subsequent processes involving graph reconstruction and forecasting. Empirical assessments conducted on real-world traffic datasets affirm the superior performance of MTPB, surpassing existing methods across various categories and exhibiting numerous attributes conducive to the advancement of cross-city few-shot forecasting methodologies. The code is available in https://github.com/zhyliu00/MTPB.
• Abstract（参考訳）: 交通予測は知的交通システム(ITS)にとって重要であり、効率的な資源配分と効率的な交通制御を支援する。 しかし、その有効性はしばしば豊富なトラフィックデータに大きく依存するが、多くの都市ではデバイスサポートが限られているため十分なデータがないため、交通予測には大きな課題がある。 この課題を認識して、我々は注目に値する観察を行った。交通パターンは様々な都市で類似点を示す。 この重要な知見に基づいて,MTPB(Multi-scale Traffic Pattern Bank)と呼ばれる都市間交通予測問題に対する解決策を提案する。 主にMTPBは、データ豊富なソース都市を活用して学習プロセスを開始し、空間的時間的事前学習プロセスを通じて、包括的な交通知識を効果的に獲得する。 その後、このフレームワークは高度なクラスタリング技術を用いて、学習知識から派生したマルチスケールトラフィックパターンバンクを体系的に生成する。 次に、データ収集対象都市の交通データは、トラフィックパターンバンクに問い合わせることができ、メタ知識の集約が容易になる。 このメタ知識は、グラフの再構築と予測を含むその後のプロセスにおいて、ロバストなガイドとして重要な役割を果たす。 実世界の交通データセット上で実施された実証評価は,MTPBの優れた性能を裏付けるものであり,様々なカテゴリーにまたがる既存手法を超越し,都市間数ショット予測手法の進歩にともなう多くの属性を示す。 コードはhttps://github.com/zhyliu00/mtpbで入手できる。

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