Fugu-MT 論文翻訳(概要): Frequency Enhanced Pre-training for Cross-city Few-shot Traffic Forecasting

論文の概要: Frequency Enhanced Pre-training for Cross-city Few-shot Traffic Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02614v2
Date: Thu, 6 Jun 2024 01:38:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 19:44:18.504932
Title: Frequency Enhanced Pre-training for Cross-city Few-shot Traffic Forecasting
Title（参考訳）: 都市間ファウショット交通予報のための周波数強化事前学習
Authors: Zhanyu Liu, Jianrong Ding, Guanjie Zheng,
Abstract要約: 都市間数発の予測という概念が現実的なアプローチとして現れている。 FEPCrossは事前訓練段階と微調整段階を有する。実世界の交通データセット上で実施された実証的な評価は、FEPCrossの異常な有効性を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4525875528900665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The field of Intelligent Transportation Systems (ITS) relies on accurate traffic forecasting to enable various downstream applications. However, developing cities often face challenges in collecting sufficient training traffic data due to limited resources and outdated infrastructure. Recognizing this obstacle, the concept of cross-city few-shot forecasting has emerged as a viable approach. While previous cross-city few-shot forecasting methods ignore the frequency similarity between cities, we have made an observation that the traffic data is more similar in the frequency domain between cities. Based on this fact, we propose a \textbf{F}requency \textbf{E}nhanced \textbf{P}re-training Framework for \textbf{Cross}-city Few-shot Forecasting (\textbf{FEPCross}). FEPCross has a pre-training stage and a fine-tuning stage. In the pre-training stage, we propose a novel Cross-Domain Spatial-Temporal Encoder that incorporates the information of the time and frequency domain and trains it with self-supervised tasks encompassing reconstruction and contrastive objectives. In the fine-tuning stage, we design modules to enrich training samples and maintain a momentum-updated graph structure, thereby mitigating the risk of overfitting to the few-shot training data. Empirical evaluations performed on real-world traffic datasets validate the exceptional efficacy of FEPCross, outperforming existing approaches of diverse categories and demonstrating characteristics that foster the progress of cross-city few-shot forecasting.
Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)の分野は、様々な下流アプリケーションを実現するために正確なトラフィック予測に依存している。しかし、開発途上国は、限られた資源と時代遅れのインフラのために、十分なトレーニングトラフィックデータを収集する上で、しばしば課題に直面している。この障害を認識して、都市間数発の予測という概念が実現可能なアプローチとして浮上した。従来の都市間数ショット予測手法では、都市間の周波数類似性は無視されていたが、都市間の周波数領域では、交通データがより類似していることが観察された。この事実に基づき、我々は \textbf{F}requency \textbf{E}nhanced \textbf{P}re-training Framework for \textbf{Cross}-city Few-shot Forecasting (\textbf{FEPCross})を提案する。 FEPCrossは事前訓練段階と微調整段階を有する。事前学習段階において,時間・周波数領域の情報を含むクロスドメイン空間・テンポラルエンコーダを提案する。微調整の段階では、トレーニングサンプルを豊かにし、モーメント更新されたグラフ構造を維持するモジュールを設計し、これにより、数ショットのトレーニングデータに過度に適合するリスクを軽減する。実世界の交通データセット上で実施された実証的な評価は、FEPCrossの異常な有効性を検証し、多様なカテゴリの既存アプローチを上回り、都市間数ショット予測の進行を促進する特性を示す。

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