Fugu-MT 論文翻訳(概要): xMTrans: Temporal Attentive Cross-Modality Fusion Transformer for Long-Term Traffic Prediction

論文の概要: xMTrans: Temporal Attentive Cross-Modality Fusion Transformer for Long-Term Traffic Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04841v1
Date: Wed, 8 May 2024 06:29:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-09 15:14:42.516567
Title: xMTrans: Temporal Attentive Cross-Modality Fusion Transformer for Long-Term Traffic Prediction
Title（参考訳）: xMTrans:長期交通予測のための時間減衰型クロスモーダル核融合変圧器
Authors: Huy Quang Ung, Hao Niu, Minh-Son Dao, Shinya Wada, Atsunori Minamikawa,
Abstract要約: 本稿では,長期交通予測,すなわちxMTransに対する時間的注意型クロスモーダルトランスモデルを提案する。我々は,実世界のデータセットを用いて,交通渋滞とタクシー需要予測に関する提案モデルを評価する実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.08580339590996
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic predictions play a crucial role in intelligent transportation systems. The rapid development of IoT devices allows us to collect different kinds of data with high correlations to traffic predictions, fostering the development of efficient multi-modal traffic prediction models. Until now, there are few studies focusing on utilizing advantages of multi-modal data for traffic predictions. In this paper, we introduce a novel temporal attentive cross-modality transformer model for long-term traffic predictions, namely xMTrans, with capability of exploring the temporal correlations between the data of two modalities: one target modality (for prediction, e.g., traffic congestion) and one support modality (e.g., people flow). We conducted extensive experiments to evaluate our proposed model on traffic congestion and taxi demand predictions using real-world datasets. The results showed the superiority of xMTrans against recent state-of-the-art methods on long-term traffic predictions. In addition, we also conducted a comprehensive ablation study to further analyze the effectiveness of each module in xMTrans.
Abstract（参考訳）: 交通予測はインテリジェント交通システムにおいて重要な役割を担っている。 IoTデバイスの迅速な開発により、トラフィック予測に高い相関関係を持つさまざまな種類のデータを収集することが可能になり、効率的なマルチモーダルトラフィック予測モデルの開発が促進される。これまで、交通予測にマルチモーダルデータの利点を利用する研究はほとんどない。本稿では,2つのモーダルデータ(例えば,交通渋滞の予測)と1つのサポートモーダル(例えば,人の流れ)の時間的相関を探索する機能を備えた,長期交通予測のための時間的注意型クロスモーダルトランスモデルを提案する。実世界のデータセットを用いた交通渋滞予測とタクシー需要予測について,提案モデルの評価実験を行った。その結果, 長期交通予測における最近の最先端手法に対するxMTransの優位性を示した。また,xMTransにおける各モジュールの有効性を解析するために,包括的アブレーション試験を行った。

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