論文の概要: Improving Demand Forecasting in Open Systems with Cartogram-Enhanced Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16049v2
• Date: Sun, 26 May 2024 04:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 06:16:48.642825
• Title: Improving Demand Forecasting in Open Systems with Cartogram-Enhanced Deep Learning
• Title（参考訳）: カルトグラムによる深層学習によるオープンシステムにおける需要予測の改善
• Authors: Sangjoon Park, Yongsung Kwon, Hyungjoon Soh, Mi Jin Lee, Seung-Woo Son,
• Abstract要約: 本研究では,カルトグラム手法を用いてレンタル・リターンパターンを予測するためのディープラーニングフレームワークを提案する。 本手法を韓国ソウル市における自転車レンタル・アンド・リターンデータに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.684349361878955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting temporal patterns across various domains poses significant challenges due to their nuanced and often nonlinear trajectories. To address this challenge, prediction frameworks have been continuously refined, employing data-driven statistical methods, mathematical models, and machine learning. Recently, as one of the challenging systems, shared transport systems such as public bicycles have gained prominence due to urban constraints and environmental concerns. Predicting rental and return patterns at bicycle stations remains a formidable task due to the system's openness and imbalanced usage patterns across stations. In this study, we propose a deep learning framework to predict rental and return patterns by leveraging cartogram approaches. The cartogram approach facilitates the prediction of demand for newly installed stations with no training data as well as long-period prediction, which has not been achieved before. We apply this method to public bicycle rental-and-return data in Seoul, South Korea, employing a spatial-temporal convolutional graph attention network. Our improved architecture incorporates batch attention and modified node feature updates for better prediction accuracy across different time scales. We demonstrate the effectiveness of our framework in predicting temporal patterns and its potential applications.
• Abstract（参考訳）: 様々な領域にまたがる時間的パターンの予測は、そのニュアンスでしばしば非線形な軌道が原因で大きな課題となる。 この課題に対処するため、予測フレームワークは、データ駆動統計手法、数学的モデル、機械学習を用いて、継続的に洗練されてきた。 近年,都市の制約や環境問題から,公営自転車などの共有交通システムの普及が進んでいる。 自転車駅におけるレンタル・リターンパターンの予測は, システムの開放性と駅間の利用パターンの不均衡が原因で, 依然として困難な課題である。 本研究では,カルトグラム手法を用いてレンタル・リターンパターンを予測するためのディープラーニングフレームワークを提案する。 カルトグラム手法は、トレーニングデータのない新設置駅の需要予測と、これまで達成されていない長期予測を容易にする。 本手法を韓国ソウルの自転車レンタル・リターンデータに適用し,空間的・時間的畳み込みグラフアテンションネットワークを用いた。 改良されたアーキテクチャでは、バッチアテンションと修正ノード機能のアップデートが組み込まれ、さまざまな時間スケールでの予測精度が向上します。 時間的パターンの予測におけるフレームワークの有効性とその可能性を示す。

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