論文の概要: Spatiotemporal Forecasting of Traffic Flow using Wavelet-based Temporal Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04440v2
- Date: Sat, 21 Sep 2024 06:35:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-09-26 02:47:59.988042
- Title: Spatiotemporal Forecasting of Traffic Flow using Wavelet-based Temporal Attention
- Title(参考訳): ウェーブレットに基づく時間的注意を用いた交通流の時空間予測
- Authors: Yash Jakhmola, Madhurima Panja, Nitish Kumar Mishra, Kripabandhu Ghosh, Uttam Kumar, Tanujit Chakraborty,
- Abstract要約: 本稿では,ウェーブレットに基づく動的グラフニューラルネットワーク(DS-DSNN)を交通予測問題に対処するための時間的アテンションモデルを提案する。
提案手法は動的時間的および空間的ベンチマークをよりよく処理し,信頼性の高い長期予測を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.049645421090079
- License:
- Abstract: Spatiotemporal forecasting of traffic flow data represents a typical problem in the field of machine learning, impacting urban traffic management systems. In general, spatiotemporal forecasting problems involve complex interactions, nonlinearities, and long-range dependencies due to the interwoven nature of the temporal and spatial dimensions. Due to this, traditional statistical and machine learning methods cannot adequately handle the temporal and spatial dependencies in these complex traffic flow datasets. A prevalent approach in the field combines graph convolutional networks and multi-head attention mechanisms for spatiotemporal processing. This paper proposes a wavelet-based temporal attention model, namely a wavelet-based dynamic spatiotemporal aware graph neural network (W-DSTAGNN), for tackling the traffic forecasting problem. Wavelet decomposition can help by decomposing the signal into components that can be analyzed independently, reducing the impact of non-stationarity and handling long-range dependencies of traffic flow datasets. Benchmark experiments using three popularly used statistical metrics confirm that our proposal efficiently captures spatiotemporal correlations and outperforms ten state-of-the-art models (including both temporal and spatiotemporal benchmarks) on three publicly available traffic datasets. Our proposed ensemble method can better handle dynamic temporal and spatial dependencies and make reliable long-term forecasts. In addition to point forecasts, our proposed model can generate interval forecasts that significantly enhance probabilistic forecasting for traffic datasets.
- Abstract(参考訳): 交通フローデータの時空間予測は、機械学習の分野で典型的な問題であり、都市交通管理システムに影響を及ぼす。
一般に、時空間予測問題には、時空間次元と時空間次元の相互関係性に起因する複雑な相互作用、非線形性、長距離依存性が含まれる。
このため、従来の統計的および機械学習手法は、これらの複雑なトラフィックフローデータセットにおける時間的および空間的依存関係を適切に扱えない。
この分野における一般的なアプローチは、時空間処理のためのグラフ畳み込みネットワークとマルチヘッドアテンション機構を組み合わせることである。
本稿では,ウェーブレットに基づく動的時空間対応グラフニューラルネットワーク(W-DSTAGNN)を提案する。
ウェーブレット分解は、シグナルを独立して分析できるコンポーネントに分解し、非定常性の影響を減らし、トラフィックフローデータセットの長距離依存性を処理するのに役立つ。
3つの一般的な統計指標を用いたベンチマーク実験により,提案手法は時空間相関を効率的に把握し,3つの公開トラヒックデータセット上で10の最先端モデル(時空間ベンチマークと時空間ベンチマークを含む)より優れていることを確認した。
提案手法は,動的時間的および空間的依存関係をよりよく処理し,信頼性の高い長期予測を行う。
提案モデルでは,点予測に加えて,トラフィックデータセットの確率予測を大幅に向上する間隔予測を生成することができる。
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