論文の概要: WEST GCN-LSTM: Weighted Stacked Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Regional Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00570v1
• Date: Wed, 1 May 2024 15:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:17:48.063470
• Title: WEST GCN-LSTM: Weighted Stacked Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Regional Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: WEST GCN-LSTM:地域交通予測のための重み付き時空間グラフニューラルネットワーク
• Authors: Theodoros Theodoropoulos, Angelos-Christos Maroudis, Antonios Makris, Konstantinos Tserpes,
• Abstract要約: 本研究の目的は,従来の時間的グラフニューラルネットワークアーキテクチャの拡張である。 エンドプロダクトは、WEST(Weighted STacked) GCN-LSTMと呼ばれる新しい時間グラフネットワークニューラルネットワークアーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8215320771752098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regional traffic forecasting is a critical challenge in urban mobility, with applications to various fields such as the Internet of Everything. In recent years, spatio-temporal graph neural networks have achieved state-of-the-art results in the context of numerous traffic forecasting challenges. This work aims at expanding upon the conventional spatio-temporal graph neural network architectures in a manner that may facilitate the inclusion of information regarding the examined regions, as well as the populations that traverse them, in order to establish a more efficient prediction model. The end-product of this scientific endeavour is a novel spatio-temporal graph neural network architecture that is referred to as WEST (WEighted STacked) GCN-LSTM. Furthermore, the inclusion of the aforementioned information is conducted via the use of two novel dedicated algorithms that are referred to as the Shared Borders Policy and the Adjustable Hops Policy. Through information fusion and distillation, the proposed solution manages to significantly outperform its competitors in the frame of an experimental evaluation that consists of 19 forecasting models, across several datasets. Finally, an additional ablation study determined that each of the components of the proposed solution contributes towards enhancing its overall performance.
• Abstract（参考訳）: 地域交通予測は都市移動において重要な課題であり、インターネット・オブ・オール(Internet of Everything)など様々な分野に応用されている。 近年、時空間グラフニューラルネットワークは、多くの交通予測課題の文脈において最先端の結果を得た。 本研究の目的は, 従来の時空間グラフニューラルネットワークアーキテクチャを, より効率的な予測モデルを確立するために, 調査対象地域に関する情報と, それらを横断する人口の包摂を容易にするように拡張することである。 この科学的取り組みの成果は、WEST(Weighted STacked) GCN-LSTMと呼ばれる新しい時空間グラフニューラルネットワークアーキテクチャである。 さらに、上記の情報を含めることは、共有境界政策と調整可能なホップ政策と呼ばれる2つの新しい専用アルゴリズムを使用することによって行われる。 情報融合と蒸留により、提案手法は、19の予測モデルからなる実験的な評価の枠組みにおいて、いくつかのデータセット間で、競争相手を大きく上回っている。 最後に、追加のアブレーション研究により、提案した解のそれぞれの成分が全体的な性能向上に寄与することが決定された。

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