Fugu-MT 論文翻訳(概要): Energy-Guided Data Sampling for Traffic Prediction with Mini Training Datasets

論文の概要: Energy-Guided Data Sampling for Traffic Prediction with Mini Training Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18710v2
Date: Mon, 1 Apr 2024 06:51:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-02 19:58:13.792453
Title: Energy-Guided Data Sampling for Traffic Prediction with Mini Training Datasets
Title（参考訳）: ミニトレーニングデータセットによる交通予測のためのエネルギー誘導型データサンプリング
Authors: Zhaohui Yang, Kshitij Jerath,
Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)アーキテクチャを融合して、トラフィックフローのダイナミクスを予測する革新的なソリューションを提案する。本研究の重要な成果は,小規模な交通システムを対象としたシミュレーションから,大規模交通システムのトレーニングデータをサンプリングできることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.065729535009925
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent endeavors aimed at forecasting future traffic flow states through deep learning encounter various challenges and yield diverse outcomes. A notable obstacle arises from the substantial data requirements of deep learning models, a resource often scarce in traffic flow systems. Despite the abundance of domain knowledge concerning traffic flow dynamics, prevailing deep learning methodologies frequently fail to fully exploit it. To address these issues, we propose an innovative solution that merges Convolutional Neural Networks (CNNs) with Long Short-Term Memory (LSTM) architecture to enhance the prediction of traffic flow dynamics. A key revelation of our research is the feasibility of sampling training data for large traffic systems from simulations conducted on smaller traffic systems. This insight suggests the potential for referencing a macroscopic-level distribution to inform the sampling of microscopic data. Such sampling is facilitated by the observed scale invariance in the normalized energy distribution of the statistical mechanics model, thereby streamlining the data generation process for large-scale traffic systems. Our simulations demonstrate promising agreement between predicted and actual traffic flow dynamics, underscoring the efficacy of our proposed approach.
Abstract（参考訳）: 近年の深層学習による将来の交通状況予測への取り組みは,様々な課題に遭遇し,多様な結果をもたらす。ディープラーニングモデルの実質的なデータ要求から顕著な障害が発生し、リソースはトラフィックフローシステムに不足することが多い。トラフィックフローのダイナミクスに関するドメイン知識が豊富にあるにもかかわらず、ディープラーニングの方法論が十分に活用できないことが多い。これらの課題に対処するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)アーキテクチャを融合して,トラフィックフローのダイナミクスを予測する革新的なソリューションを提案する。本研究の重要な成果は,小規模な交通システムを対象としたシミュレーションから,大規模交通システムのトレーニングデータをサンプリングできることである。この知見は、顕微鏡データのサンプリングを知らせるために、マクロレベルの分布を参照する可能性を示している。このようなサンプリングは、統計力学モデルの正規化エネルギー分布における観測スケール不変性により促進され、大規模交通システムにおけるデータ生成プロセスの合理化が図られる。本シミュレーションは,提案手法の有効性を実証し,予測された交通流と実際の交通流のダイナミックスとの間に有望な一致を示すものである。

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