Fugu-MT 論文翻訳(概要): METcross: A framework for short-term forecasting of cross-city metro passenger flow

論文の概要: METcross: A framework for short-term forecasting of cross-city metro passenger flow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01515v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 01:04:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 03:35:27.483747
Title: METcross: A framework for short-term forecasting of cross-city metro passenger flow
Title（参考訳）: METcross:都市横断流の短期予測のためのフレームワーク
Authors: Wenbo Lu, Jinhua Xu, Peikun Li, Ting Wang, Yong Zhang,
Abstract要約: 本研究は、都市間知識を統合し、地下鉄の短期乗客フロー予測フレームワーク(METcross)を開発する。本稿では,データ融合と移動学習の観点から都市間交通流予測をモデル化するための基礎的枠組みを提案する。その結果、METcrossフレームワークは基本的なフレームワークよりもパフォーマンスが良く、平均絶対誤差(Mean Absolute Error)とルート平均正方誤差(Root Mean Squared Error)をそれぞれ22.35%、26.18%削減できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.520570617853625
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Metro operation management relies on accurate predictions of passenger flow in the future. This study begins by integrating cross-city (including source and target city) knowledge and developing a short-term passenger flow prediction framework (METcross) for the metro. Firstly, we propose a basic framework for modeling cross-city metro passenger flow prediction from the perspectives of data fusion and transfer learning. Secondly, METcross framework is designed to use both static and dynamic covariates as inputs, including economy and weather, that help characterize station passenger flow features. This framework consists of two steps: pre-training on the source city and fine-tuning on the target city. During pre-training, data from the source city trains the feature extraction and passenger flow prediction models. Fine-tuning on the target city involves using the source city's trained model as the initial parameter and fusing the feature embeddings of both cities to obtain the passenger flow prediction results. Finally, we tested the basic prediction framework and METcross framework on the metro networks of Wuxi and Chongqing to experimentally analyze their efficacy. Results indicate that the METcross framework performs better than the basic framework and can reduce the Mean Absolute Error and Root Mean Squared Error by 22.35% and 26.18%, respectively, compared to single-city prediction models.
Abstract（参考訳）: 地下鉄の運行管理は、将来的には乗客の流れの正確な予測に依存する。本研究は,首都圏における都市間知識の統合と,首都圏における短期旅客フロー予測フレームワーク(METcross)の開発から始まった。まず,データ融合と移動学習の観点から都市間交通流予測をモデル化するための基礎的枠組みを提案する。第二に、METcrossフレームワークは、静的および動的共変体の両方を、駅の乗客フローの特徴を特徴づける経済や天候などの入力として使用するように設計されている。このフレームワークは、ソースシティでの事前トレーニングと、ターゲット都市での微調整の2つのステップで構成されている。プレトレーニング中、ソースシティからのデータは特徴抽出と乗客フロー予測モデルを訓練する。対象都市の微調整には、ソースシティのトレーニングされたモデルを初期パラメータとして使用し、両方の都市の特徴埋め込みを融合させることで、乗客のフロー予測結果を得る。最後に、WuxiとCongqingのメトロネットワーク上で、基本的な予測フレームワークとMETcrossフレームワークを試験し、その効果を実験的に分析した。その結果、METcrossフレームワークは基本的なフレームワークよりも優れており、単都市予測モデルと比較して平均絶対誤差とルート平均正方誤差を22.35%、26.18%削減できることがわかった。

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