論文の概要: ST-Mamba: Spatial-Temporal Selective State Space Model for Traffic Flow Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13257v2
- Date: Sat, 18 May 2024 05:10:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 22:31:13.214554
- Title: ST-Mamba: Spatial-Temporal Selective State Space Model for Traffic Flow Prediction
- Title（参考訳）: ST-Mamba:交通流予測のための時空間選択状態空間モデル
- Authors: Zhiqi Shao, Michael G. H. Bell, Ze Wang, D. Glenn Geers, Haoning Xi, Junbin Gao,
- Abstract要約: 提案したST-Mambaモデルは,まず,グラフモデルを用いることなく交通流予測における時空間学習のパワーを活用する。
提案したST-Mambaモデルでは、計算速度が61.11%向上し、予測精度が0.67%向上した。
実世界のトラフィックデータセットを用いた実験は、textsfST-Mambaモデルがトラフィックフロー予測の新しいベンチマークを設定することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.44888387725925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traffic flow prediction, a critical aspect of intelligent transportation systems, has been increasingly popular in the field of artificial intelligence, driven by the availability of extensive traffic data. The current challenges of traffic flow prediction lie in integrating diverse factors while balancing the trade-off between computational complexity and the precision necessary for effective long-range and large-scale predictions. To address these challenges, we introduce a Spatial-Temporal Selective State Space (ST-Mamba) model, which is the first to leverage the power of spatial-temporal learning in traffic flow prediction without using graph modeling. The ST-Mamba model can effectively capture the long-range dependency for traffic flow data, thereby avoiding the issue of over-smoothing. The proposed ST-Mamba model incorporates an effective Spatial-Temporal Mixer (ST-Mixer) to seamlessly integrate spatial and temporal data processing into a unified framework and employs a Spatial-Temporal Selective State Space (ST-SSM) block to improve computational efficiency. The proposed ST-Mamba model, specifically designed for spatial-temporal data, simplifies processing procedure and enhances generalization capabilities, thereby significantly improving the accuracy of long-range traffic flow prediction. Compared to the previous state-of-the-art (SOTA) model, the proposed ST-Mamba model achieves a 61.11\% improvement in computational speed and increases prediction accuracy by 0.67\%. Extensive experiments with real-world traffic datasets demonstrate that the \textsf{ST-Mamba} model sets a new benchmark in traffic flow prediction, achieving SOTA performance in computational efficiency for both long- and short-range predictions and significantly improving the overall efficiency and effectiveness of traffic management.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポートシステムの重要な側面であるトラフィックフロー予測は、広範なトラフィックデータの提供によって、人工知能の分野でますます人気を博している。
交通流予測の現在の課題は、計算複雑性と効率的な長距離および大規模予測に必要な精度とのトレードオフをバランスしながら、多様な要因を統合することである。
これらの課題に対処するために,グラフモデリングを使わずに交通流予測における時空間学習の力を活用した時空間選択状態空間(ST-Mamba)モデルを提案する。
ST-Mambaモデルは、トラフィックフローデータの長距離依存性を効果的に捉え、過度なスムーシングの問題を回避できる。
提案したST-Mambaモデルでは,効率的な時空間ミキサー(ST-Mixer)を用いて,空間データ処理と時間データ処理をシームレスに統合し,空間時空間選択状態空間(ST-SSM)ブロックを用いて計算効率を向上させる。
空間時空間データに特化して設計されたST-Mambaモデルは,処理手順を簡略化し,一般化機能を強化し,長距離交通流予測の精度を大幅に向上させる。
従来の最先端(SOTA)モデルと比較して,提案したST-Mambaモデルでは計算速度が61.11\%向上し,予測精度が0.67\%向上した。
実世界の交通データセットを用いた大規模な実験により, 交通流予測における新しいベンチマークを設定し, 長距離および短距離の予測の計算効率においてSOTA性能を達成し, 交通管理の全体的な効率と効率を大幅に向上することを示した。
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