論文の概要: MSCT: Addressing Time-Varying Confounding with Marginal Structural Causal Transformer for Counterfactual Post-Crash Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14065v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 06:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:33:40.780863
• Title: MSCT: Addressing Time-Varying Confounding with Marginal Structural Causal Transformer for Counterfactual Post-Crash Traffic Prediction
• Title（参考訳）: MSCT:Murginal Structure Causal Transformer による事故後交通予測のための時間変化対応
• Authors: Shuang Li, Ziyuan Pu, Nan Zhang, Duxin Chen, Lu Dong, Daniel J. Graham, Yinhai Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ポストクラッシュ交通予測のための新しい深層学習モデルを提案する。 提案モデルでは, 仮説的衝突介入戦略の下での交通速度の理解と予測に特化して, 処理を意識したモデルを提案する。 このモデルは、合成データと実世界のデータの両方を用いて検証され、MSCTがマルチステップ・アヘッド予測性能において最先端モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.3907895281179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traffic crashes profoundly impede traffic efficiency and pose economic challenges. Accurate prediction of post-crash traffic status provides essential information for evaluating traffic perturbations and developing effective solutions. Previous studies have established a series of deep learning models to predict post-crash traffic conditions, however, these correlation-based methods cannot accommodate the biases caused by time-varying confounders and the heterogeneous effects of crashes. The post-crash traffic prediction model needs to estimate the counterfactual traffic speed response to hypothetical crashes under various conditions, which demonstrates the necessity of understanding the causal relationship between traffic factors. Therefore, this paper presents the Marginal Structural Causal Transformer (MSCT), a novel deep learning model designed for counterfactual post-crash traffic prediction. To address the issue of time-varying confounding bias, MSCT incorporates a structure inspired by Marginal Structural Models and introduces a balanced loss function to facilitate learning of invariant causal features. The proposed model is treatment-aware, with a specific focus on comprehending and predicting traffic speed under hypothetical crash intervention strategies. In the absence of ground-truth data, a synthetic data generation procedure is proposed to emulate the causal mechanism between traffic speed, crashes, and covariates. The model is validated using both synthetic and real-world data, demonstrating that MSCT outperforms state-of-the-art models in multi-step-ahead prediction performance. This study also systematically analyzes the impact of time-varying confounding bias and dataset distribution on model performance, contributing valuable insights into counterfactual prediction for intelligent transportation systems.
• Abstract（参考訳）: 交通事故は交通効率を著しく損ない、経済的課題を引き起こす。 事故後の交通状況の正確な予測は、交通摂動の評価と効果的なソリューションの開発に不可欠な情報を提供する。 これまでの研究では、交通状況を予測するための一連のディープラーニングモデルが確立されてきたが、これらの相関に基づく手法は、時間変化のある共同設立者によるバイアスと、クラッシュの異質な影響に適応できない。 事故後の交通予測モデルでは, 交通要因間の因果関係の理解の必要性を実証するために, 様々な条件下での仮説的事故に対する交通速度応答を推定する必要がある。 そこで本論文では,非現実的なトラフィック予測を目的とした新しい深層学習モデルであるMarginal Structure Causal Transformer (MSCT)を提案する。 時間的差分バイアスの問題に対処するため、MSCTはMarginal Structure Modelsにインスパイアされた構造を導入し、不変因果的特徴の学習を容易にするバランスの取れた損失関数を導入した。 提案モデルでは, 仮説的衝突介入戦略の下での交通速度の理解と予測に特化して, 処理を意識したモデルを提案する。 地上構造データがない場合には, 交通速度, 衝突, 共変量間の因果関係をエミュレートする合成データ生成手法が提案される。 このモデルは、合成データと実世界のデータの両方を用いて検証され、MSCTがマルチステップ・アヘッド予測性能において最先端モデルより優れていることを示す。 本研究は, 時間変化の共起バイアスとデータセット分布がモデル性能に与える影響を系統的に分析し, インテリジェント交通システムに対する対実予測に有意な洞察をもたらした。

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