論文の概要: Deep Multi-View Channel-Wise Spatio-Temporal Network for Traffic Flow Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15034v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 13:39:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 13:51:55.427103
- Title: Deep Multi-View Channel-Wise Spatio-Temporal Network for Traffic Flow Prediction
- Title（参考訳）: 交通流予測のための深層多視点チャネル幅時空間ネットワーク
- Authors: Hao Miao, Senzhang Wang, Meiyue Zhang, Diansheng Guo, Funing Sun, Fan Yang,
- Abstract要約: underlineMulti-underlineView underlineChannel-wise underlineSpatio-underlineTemporal underlineNetwork (MVC-STNet)
我々は,マルチチャネル交通流予測の新たな課題について検討し,深いアンダーラインMulti-underlineViewアンダーラインChannel-wiseアンダーラインTempを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.008631008649658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurately forecasting traffic flows is critically important to many real applications including public safety and intelligent transportation systems. The challenges of this problem include both the dynamic mobility patterns of the people and the complex spatial-temporal correlations of the urban traffic data. Meanwhile, most existing models ignore the diverse impacts of the various traffic observations (e.g. vehicle speed and road occupancy) on the traffic flow prediction, and different traffic observations can be considered as different channels of input features. We argue that the analysis in multiple-channel traffic observations might help to better address this problem. In this paper, we study the novel problem of multi-channel traffic flow prediction, and propose a deep \underline{M}ulti-\underline{V}iew \underline{C}hannel-wise \underline{S}patio-\underline{T}emporal \underline{Net}work (MVC-STNet) model to effectively address it. Specifically, we first construct the localized and globalized spatial graph where the multi-view fusion module is used to effectively extract the local and global spatial dependencies. Then LSTM is used to learn the temporal correlations. To effectively model the different impacts of various traffic observations on traffic flow prediction, a channel-wise graph convolutional network is also designed. Extensive experiments are conducted over the PEMS04 and PEMS08 datasets. The results demonstrate that the proposed MVC-STNet outperforms state-of-the-art methods by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 交通流の正確な予測は、公共安全やインテリジェント交通システムを含む多くの現実のアプリケーションにとって極めて重要である。
この問題の課題は、人々の動的移動パターンと、都市交通データの複雑な空間的時間的相関の両方である。
一方、既存のほとんどのモデルは、交通流予測に対する様々な交通観測(例えば、車両の速度と道路占有率)の多様な影響を無視しており、異なる交通観測を入力特徴の異なるチャネルとみなすことができる。
複数チャンネルの交通観測における解析は,この問題に対処する上で有効である,と我々は主張する。
本稿では,マルチチャネルトラフィックフロー予測の新たな問題について検討し,その処理を効果的に行うために,Deep \underline{M}ulti-\underline{V}iew \underline{C}hannel-wise \underline{S}patio-\underline{T}emporal \underline{Net}work (MVC-STNet)モデルを提案する。
具体的には、まず、局所的およびグローバル化された空間グラフを構築し、多視点融合モジュールを用いて局所的および大域的空間依存を効果的に抽出する。
次に、LSTMを用いて時間相関を学習する。
交通流予測における様々な交通観測の影響を効果的にモデル化するために,チャネルワイドグラフ畳み込みネットワークも設計されている。
PEMS04とPEMS08のデータセット上で大規模な実験が行われた。
提案したMVC-STNetは最先端のメソッドよりも大きなマージンで優れていることを示す。
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