論文の概要: A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06266v1
• Date: Fri, 10 May 2024 06:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:27:43.240391
• Title: A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting
• Title（参考訳）: 交通流予測のためのマルチチャネル時空間変圧器モデル
• Authors: Jianli Xiao, Baichao Long,
• Abstract要約: 交通流予測のための多チャンネル時空間変圧器モデルを提案する。 トラフィックデータの異なるチャネルから結果を抽出することにより、予測の精度を向上させる。 6つの実世界のデータセットの実験結果から,時間モデルにマルチチャネル機構を導入することにより,性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic flow forecasting is a crucial task in transportation management and planning. The main challenges for traffic flow forecasting are that (1) as the length of prediction time increases, the accuracy of prediction will decrease; (2) the predicted results greatly rely on the extraction of temporal and spatial dependencies from the road networks. To overcome the challenges mentioned above, we propose a multi-channel spatial-temporal transformer model for traffic flow forecasting, which improves the accuracy of the prediction by fusing results from different channels of traffic data. Our approach leverages graph convolutional network to extract spatial features from each channel while using a transformer-based architecture to capture temporal dependencies across channels. We introduce an adaptive adjacency matrix to overcome limitations in feature extraction from fixed topological structures. Experimental results on six real-world datasets demonstrate that introducing a multi-channel mechanism into the temporal model enhances performance and our proposed model outperforms state-of-the-art models in terms of accuracy.
• Abstract（参考訳）: 交通流予測は交通管理と計画において重要な課題である。 交通流予測の主な課題は,(1)予測時間の増加に伴い予測精度が低下すること,(2)予測結果は道路網からの時間的・空間的依存関係の抽出に大きく依存すること,である。 上記の課題を克服するため,交通流予測のための多チャンネル時空間変圧器モデルを提案する。 提案手法はグラフ畳み込みネットワークを利用して各チャネルから空間的特徴を抽出し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いてチャネル間の時間的依存関係をキャプチャする。 固定位相構造からの特徴抽出の限界を克服する適応的隣接行列を導入する。 6つの実世界のデータセットによる実験結果から,時間モデルにマルチチャネル機構を導入することで性能が向上し,提案モデルが精度で最先端モデルより優れていることが示された。

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