論文の概要: ST-Mamba: Spatial-Temporal Mamba for Traffic Flow Estimation Recovery using Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08558v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 14:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:00:06.451630
• Title: ST-Mamba: Spatial-Temporal Mamba for Traffic Flow Estimation Recovery using Limited Data
• Title（参考訳）: STマンバ 限られたデータを用いた交通流推定のための時空間マンバ
• Authors: Doncheng Yuan, Jianzhe Xue, Jinshan Su, Wenchao Xu, Haibo Zhou,
• Abstract要約: 交通流推定(TFE)は都市交通システムにおいて重要である。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とMambaフレームワークを組み合わせた深層学習モデルである空間時空間Mamba(ST-Mamba)を紹介する。 我々のモデルは、最小限のデータしか利用せず、広範なデータセットから得られる結果に匹敵する結果を達成することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.003036186451762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic flow estimation (TFE) is crucial for urban intelligent traffic systems. While traditional on-road detectors are hindered by limited coverage and high costs, cloud computing and data mining of vehicular network data, such as driving speeds and GPS coordinates, present a promising and cost-effective alternative. Furthermore, minimizing data collection can significantly reduce overhead. However, limited data can lead to inaccuracies and instability in TFE. To address this, we introduce the spatial-temporal Mamba (ST-Mamba), a deep learning model combining a convolutional neural network (CNN) with a Mamba framework. ST-Mamba is designed to enhance TFE accuracy and stability by effectively capturing the spatial-temporal patterns within traffic flow. Our model aims to achieve results comparable to those from extensive data sets while only utilizing minimal data. Simulations using real-world datasets have validated our model's ability to deliver precise and stable TFE across an urban landscape based on limited data, establishing a cost-efficient solution for TFE.
• Abstract（参考訳）: 交通流推定(TFE)は都市交通システムにおいて重要である。 従来のオンロード検出器は、限られたカバレッジと高いコストで妨げられているが、クラウドコンピューティングと、運転速度やGPS座標などの車載ネットワークデータのマイニングは、有望で費用対効果の高い代替手段である。 さらに、データ収集の最小化はオーバーヘッドを大幅に削減する。 しかし、限られたデータは、TFEの不正確さと不安定性につながる可能性がある。 そこで我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とMambaフレームワークを組み合わせた深層学習モデルである空間時空間Mamba(ST-Mamba)を紹介する。 ST-Mambaは交通流内の時空間パターンを効果的に捉えることにより、TFEの精度と安定性を向上させるように設計されている。 我々のモデルは、最小限のデータしか利用せず、広範なデータセットから得られる結果に匹敵する結果を達成することを目的としている。 実世界のデータセットを用いたシミュレーションは、限られたデータに基づいて都市景観に正確で安定したTFEを配信する我々のモデルの能力を検証し、TFEのコスト効率の高いソリューションを確立した。

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