論文の概要: Development of a graph neural network surrogate for travel demand modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07726v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 10:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.736213
• Title: Development of a graph neural network surrogate for travel demand modelling
• Title（参考訳）: 旅行需要モデリングのためのグラフニューラルネットワークサロゲートの開発
• Authors: Nikita Makarov, Santhanakrishnan Narayanan, Constantinos Antoniou,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを代理モデルとして導入することにより,旅行需要モデリングの分野を推し進める。 GATv3はGCN(Graph Attention Network)の変種で、残余接続による過度なスムーシングを緩和する。 本稿では,回帰に匹敵する数値精度を達成しつつ,予測安定性を向上させる微粒な分類フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.175217022338634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As urban environments grow, the modelling of transportation systems becomes increasingly complex. This paper advances the field of travel demand modelling by introducing advanced Graph Neural Network (GNN) architectures as surrogate models, addressing key limitations of previous approaches. Building on prior work with Graph Convolutional Networks (GCNs), we introduce GATv3, a new Graph Attention Network (GAT) variant that mitigates over-smoothing through residual connections, enabling deeper and more expressive architectures. Additionally, we propose a fine-grained classification framework that improves predictive stability while achieving numerical precision comparable to regression, offering a more interpretable and efficient alternative. To enhance model performance, we develop a synthetic data generation strategy, which expands the augmented training dataset without overfitting. Our experiments demonstrate that GATv3 significantly improves classification performance, while the GCN model shows unexpected dominance in fine-grained classification when supplemented with additional training data. The results highlight the advantages of fine-grained classification over regression for travel demand modelling tasks and reveal new challenges in extending GAT-based architectures to complex transport scenarios. Notably, GATv3 appears well-suited for classification-based transportation applications, such as section control and congestion warning systems, which require a higher degree of differentiation among neighboring links. These findings contribute to refining GNN-based surrogates, offering new possibilities for applying GATv3 and fine-grained classification in broader transportation challenges.
• Abstract（参考訳）: 都市環境が成長するにつれて、交通システムのモデリングはますます複雑になる。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを代理モデルとして導入し,従来のアプローチの重要な制約に対処することで,旅行需要モデリングの分野を前進させる。 Graph Convolutional Networks (GCNs) の以前の開発に基づいて、我々はGATv3というグラフ注意ネットワーク(GAT)の亜種を紹介した。 さらに、回帰に匹敵する数値精度を達成しつつ、予測安定性を改善し、より解釈可能で効率的な代替手段を提供する、きめ細かい分類フレームワークを提案する。 モデル性能を向上させるため,オーバーフィッティングを伴わない拡張トレーニングデータセットを拡張する合成データ生成戦略を開発した。 実験の結果,GATv3は分類性能を著しく向上する一方,GCNモデルは追加のトレーニングデータで補足した場合の粒度分類において予期せぬ優位性を示した。 この結果は,旅行需要モデリングタスクにおける回帰よりもきめ細かい分類の利点を強調し,GATアーキテクチャを複雑な輸送シナリオに拡張する上での新たな課題を明らかにする。 特に、GATv3は、近隣リンク間の高い差別化を必要とするセクション制御や混雑警告システムのような、分類ベースの輸送用途に適しているように見える。 これらの知見は, GNNをベースとしたサロゲートの精製に寄与し, GATv3およびより広範な輸送課題におけるきめ細かい分類の新たな可能性を提供する。

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