論文の概要: SMA-Hyper: Spatiotemporal Multi-View Fusion Hypergraph Learning for Traffic Accident Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17642v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 21:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:47:21.293203
• Title: SMA-Hyper: Spatiotemporal Multi-View Fusion Hypergraph Learning for Traffic Accident Prediction
• Title（参考訳）: SMA-Hyper:交通事故予測のための時空間多視点融合ハイパーグラフ学習
• Authors: Xiaowei Gao, James Haworth, Ilya Ilyankou, Xianghui Zhang, Tao Cheng, Stephen Law, Huanfa Chen,
• Abstract要約: 現在のデータ駆動モデルは、しばしばデータ空間と多様な都市データソースの統合に苦しむ。 本稿では,交通事故予測のための動的学習フレームワークを提案する。 これは、高次のクロスリージョン学習を可能にするデュアル適応グラフ学習機構を組み込んでいる。 また、事故データと都市機能の複数のビューを融合させる事前注意機構も採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.807532512532818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting traffic accidents is the key to sustainable city management, which requires effective address of the dynamic and complex spatiotemporal characteristics of cities. Current data-driven models often struggle with data sparsity and typically overlook the integration of diverse urban data sources and the high-order dependencies within them. Additionally, they frequently rely on predefined topologies or weights, limiting their adaptability in spatiotemporal predictions. To address these issues, we introduce the Spatiotemporal Multiview Adaptive HyperGraph Learning (SMA-Hyper) model, a dynamic deep learning framework designed for traffic accident prediction. Building on previous research, this innovative model incorporates dual adaptive spatiotemporal graph learning mechanisms that enable high-order cross-regional learning through hypergraphs and dynamic adaptation to evolving urban data. It also utilises contrastive learning to enhance global and local data representations in sparse datasets and employs an advance attention mechanism to fuse multiple views of accident data and urban functional features, thereby enriching the contextual understanding of risk factors. Extensive testing on the London traffic accident dataset demonstrates that the SMA-Hyper model significantly outperforms baseline models across various temporal horizons and multistep outputs, affirming the effectiveness of its multiview fusion and adaptive learning strategies. The interpretability of the results further underscores its potential to improve urban traffic management and safety by leveraging complex spatiotemporal urban data, offering a scalable framework adaptable to diverse urban environments.
• Abstract（参考訳）: 交通事故の予測は持続可能な都市管理の鍵であり、都市の動的かつ複雑な時空間特性を効果的に把握する必要がある。 現在のデータ駆動モデルは、しばしばデータ空間に苦しむが、通常、多様な都市データソースとそれらの中の高次依存関係の統合を見落としている。 さらに、事前に定義されたトポロジや重みにしばしば依存し、時空間予測における適応性を制限する。 これらの問題に対処するために,交通事故予測用に設計された動的ディープラーニングフレームワークである時空間多視点適応型ハイパーグラフ学習(SMA-Hyper)モデルを導入する。 従来の研究に基づいて、この革新的なモデルでは、ハイパーグラフによる高次クロスリージョン学習と、進化する都市データへの動的適応を可能にする、双対適応時空間グラフ学習機構が組み込まれている。 コントラスト学習を利用して、スパースデータセットにおけるグローバルデータとローカルデータの表現を強化し、事故データと都市機能の特徴の複数のビューを融合させる事前注意機構を用いて、リスク要因の文脈的理解を深める。 ロンドン交通事故データセットの大規模なテストでは、SMA-Hyperモデルは、様々な時間的地平線と多段階のアウトプットでベースラインモデルよりも大幅に優れており、マルチビュー融合と適応学習戦略の有効性が確認されている。 この結果の解釈可能性はさらに,複雑な時空間的都市データを活用し,多様な都市環境に適応可能なスケーラブルな枠組みを提供することにより,都市交通管理と安全性を向上させる可能性を示している。

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