論文の概要: A Multi-Graph Convolutional Neural Network Model for Short-Term Prediction of Turning Movements at Signalized Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00619v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 05:41:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 04:06:07.010142
• Title: A Multi-Graph Convolutional Neural Network Model for Short-Term Prediction of Turning Movements at Signalized Intersections
• Title（参考訳）: 信号区間における旋回運動の短期予測のための多グラフ畳み込みニューラルネットワークモデル
• Authors: Jewel Rana Palit, Osama A Osman,
• Abstract要約: 本研究では,交差点での移動予測を回転させる多グラフ畳み込みニューラルネットワーク(MGCNN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャは,トラフィックデータの時間変動をモデル化する多グラフ構造と,グラフ上のトラフィックデータの空間変動をモデル化するためのスペクトル畳み込み演算を組み合わせた。 モデルが1, 2, 3, 4, 5分後に短期予測を行う能力は,4つのベースライン・オブ・ザ・アーティファクトモデルに対して評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6215404942415159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic flow forecasting is a crucial first step in intelligent and proactive traffic management. Traffic flow parameters are volatile and uncertain, making traffic flow forecasting a difficult task if the appropriate forecasting model is not used. Additionally, the non-Euclidean data structure of traffic flow parameters is challenging to analyze from both spatial and temporal perspectives. State-of-the-art deep learning approaches use pure convolution, recurrent neural networks, and hybrid methods to achieve this objective efficiently. However, many of the approaches in the literature rely on complex architectures that can be difficult to train. This complexity also adds to the black-box nature of deep learning. This study introduces a novel deep learning architecture, referred to as the multigraph convolution neural network (MGCNN), for turning movement prediction at intersections. The proposed architecture combines a multigraph structure, built to model temporal variations in traffic data, with a spectral convolution operation to support modeling the spatial variations in traffic data over the graphs. The proposed model was tested using twenty days of flow and traffic control data collected from an arterial in downtown Chattanooga, TN, with ten signalized intersections. The model's ability to perform short-term predictions over 1, 2, 3, 4, and 5 minutes into the future was evaluated against four baseline state-of-the-art models. The results showed that our proposed model is superior to the other baseline models in predicting turning movements with a mean squared error (MSE) of 0.9
• Abstract（参考訳）: 交通フロー予測は、インテリジェントで積極的な交通管理における重要な第一歩である。 交通フローパラメータは不安定で不確実であり、適切な予測モデルを使用しなければ交通フロー予測が難しい課題となる。 さらに、トラフィックフローパラメータの非ユークリッドデータ構造は、空間的および時間的視点の両方から分析することが困難である。 最先端のディープラーニングアプローチでは、純粋な畳み込み、リカレントニューラルネットワーク、ハイブリッド手法を使用して、この目的を効率的に達成している。 しかし、文学における多くのアプローチは、訓練が難しい複雑なアーキテクチャに依存している。 この複雑さは、ディープラーニングのブラックボックスの性質も増す。 本研究では,多グラフ畳み込みニューラルネットワーク(MGCNN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを導入し,交差点での移動予測を行う。 提案アーキテクチャは,トラフィックデータの時間変動をモデル化する多グラフ構造と,グラフ上のトラフィックデータの空間変動をモデル化するためのスペクトル畳み込み演算を組み合わせた。 提案手法は, チャタヌーガ中心街の幹線道路から収集した20日間の流路データと交通制御データを用いて, 10つの信号化交差点を用いて実験を行った。 モデルが1, 2, 3, 4, 5分後に短期予測を行う能力は,4つのベースライン・オブ・ザ・アーティファクトモデルに対して評価された。 その結果,提案モデルは平均二乗誤差(MSE)0.9の回転運動予測において,他のベースラインモデルよりも優れていることがわかった。

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