論文の概要: Incorporating Long-term Data in Training Short-term Traffic Prediction Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14726v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 01:22:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:45.173669
• Title: Incorporating Long-term Data in Training Short-term Traffic Prediction Model
• Title（参考訳）: 短期交通予測モデルの訓練における長期データの導入
• Authors: Xiannan Huang, Shuhan Qiu, Yan Cheng, Quan Yuan, Chao Yang,
• Abstract要約: タクシーと自転車の使用率を含む2つのデータセットは、ニューヨークで8年以上にわたって使われてきた。 最新の12,24,48,96ヶ月でトレーニングされたモデルの精度を評価する実験を行った。 その結果,96ヶ月のトレーニングセットは,過去の交通パターンと現在との相違により,精度が低下することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.392992843318724
• License:
• Abstract: Short-term traffic volume prediction is crucial for intelligent transportation system and there are many researches focusing on this field. However, most of these existing researches concentrated on refining model architecture and ignored amount of training data. Therefore, there remains a noticeable gap in thoroughly exploring the effect of augmented dataset, especially extensive historical data in training. In this research, two datasets containing taxi and bike usage spanning over eight years in New York were used to test such effects. Experiments were conducted to assess the precision of models trained with data in the most recent 12, 24, 48, and 96 months. It was found that the training set encompassing 96 months, at times, resulted in diminished accuracy, which might be owing to disparities between historical traffic patterns and present ones. An analysis was subsequently undertaken to discern potential sources of inconsistent patterns, which may include both covariate shift and concept shift. To address these shifts, we proposed an innovative approach that aligns covariate distributions using a weighting scheme to manage covariate shift, coupled with an environment aware learning method to tackle the concept shift. Experiments based on real word datasets demonstrate the effectiveness of our method which can significantly decrease testing errors and ensure an improvement in accuracy when training with large-scale historical data. As far as we know, this work is the first attempt to assess the impact of contiguously expanding training dataset on the accuracy of traffic prediction models. Besides, our training method is able to be incorporated into most existing short-term traffic prediction models and make them more suitable for long term historical training dataset.
• Abstract（参考訳）: 知的交通システムにおいては,短期交通量予測が不可欠であり,この分野に着目した研究が数多く行われている。 しかし、これらの既存の研究のほとんどはモデルアーキテクチャの精錬に集中し、トレーニングデータの量を無視した。 したがって、強化データセットの効果、特にトレーニングにおける広範な履歴データについて徹底的に探究する上で、明らかなギャップが残っている。 本研究では、ニューヨークで8年以上にわたるタクシーと自転車の使用状況を含む2つのデータセットを用いて、そのような効果を検証した。 最新の12,24,48,96ヶ月でトレーニングされたモデルの精度を評価する実験を行った。 その結果,96ヶ月のトレーニングセットは,過去の交通パターンと現在との相違により,精度が低下することが判明した。 その後、共変量シフトと概念シフトの両方を含む不整合パターンの潜在的な源を明らかにするために分析が行われた。 これらの変化に対処するために,重み付け方式を用いて共変量分布を整合させて共変量シフトを管理する手法と,概念シフトに対処する環境意識学習手法を提案する。 実単語データセットを用いた実験では,テスト誤差を著しく低減し,大規模履歴データを用いたトレーニングにおける精度の向上を確実にする手法の有効性が示された。 私たちが知る限り、この研究は、トラフィック予測モデルの正確性に対する、連続的に拡張されたトレーニングデータセットの影響を評価する最初の試みである。 さらに,本手法は,既存の短期交通予測モデルに組み込んで,長期的履歴学習データセットに適合させることが可能である。

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