論文の概要: DualCast: A Model to Disentangle Aperiodic Events from Traffic Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18286v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 13:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.428802
• Title: DualCast: A Model to Disentangle Aperiodic Events from Traffic Series
• Title（参考訳）: DualCast: 時系列から周期イベントを分離するモデル
• Authors: Xinyu Su, Feng Liu, Yanchuan Chang, Egemen Tanin, Majid Sarvi, Jianzhong Qi,
• Abstract要約: 本稿では,交通信号を空間内時間パターンと外部環境コンテキストに分離するデュアルブランチフレームワークであるDualCastを提案する。 我々は,周期的パターンと周期的パターンの両方から高次空間的関係を捉えるために,時間的アテンション機構を用いる。 最近のトラフィック予測モデルと統合し、複数の実際のデータセットで予測エラーを最大9.6%削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.49210279729803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting is crucial for transportation systems optimisation. Current models minimise the mean forecasting errors, often favouring periodic events prevalent in the training data, while overlooking critical aperiodic ones like traffic incidents. To address this, we propose DualCast, a dual-branch framework that disentangles traffic signals into intrinsic spatial-temporal patterns and external environmental contexts, including aperiodic events. DualCast also employs a cross-time attention mechanism to capture high-order spatial-temporal relationships from both periodic and aperiodic patterns. DualCast is versatile. We integrate it with recent traffic forecasting models, consistently reducing their forecasting errors by up to 9.6% on multiple real datasets. Our source code is available at https://github.com/suzy0223/DualCast.
• Abstract（参考訳）: 交通システムの最適化には交通予報が不可欠である。 現在のモデルでは、平均的な予測エラーが最小化されており、しばしばトレーニングデータで頻繁に発生する周期的なイベントを好んでいる。 そこで我々はDualCastを提案する。DualCastは、交通信号を時間的イベントを含む固有の空間的・時間的パターンと外部環境のコンテキストに分解するデュアルブランチフレームワークである。 DualCastはまた、周期パターンと周期パターンの両方から高次空間的・時間的関係をキャプチャするクロスタイムアテンション機構も採用している。 DualCastは万能だ。 最近のトラフィック予測モデルと統合し、複数の実際のデータセットで予測エラーを最大9.6%削減します。 ソースコードはhttps://github.com/suzy0223/DualCast.comで公開されています。

関連論文リスト

• Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.021413959988216]
  時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。 既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。 本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T04:56:45Z)
• A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining [83.63894495064855]
  マルチモーダル・ファンデーション・モデルは視覚と言語を交わす多くのアプリケーションに役立っている。 モデルを更新し続けるために、継続事前トレーニングの研究は主に、大規模な新しいデータに対する頻度の低い、差別的な更新、あるいは頻繁に行われるサンプルレベルの更新のシナリオを探求する。 本稿では,FoMo-in-Flux(FoMo-in-Flux)について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T17:59:01Z)
• Spatio-Temporal Graph Neural Point Process for Traffic Congestion Event Prediction [16.530361912832763]
  本稿では,交通渋滞イベント予測のための時間グラフニューラルポイントプロセスフレームワークSTNPPを提案する。 提案手法は,既存の最先端手法と比較して優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T01:22:47Z)
• Interacting Diffusion Processes for Event Sequence Forecasting [20.380620709345898]
  拡散生成モデルを組み込んだ新しい手法を提案する。 このモデルはシーケンス・ツー・シーケンスの予測を容易にし、過去のイベント・シーケンスに基づいた複数ステップの予測を可能にする。 提案手法は,TPPの長期予測において,最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T22:17:25Z)
• An End-to-End Time Series Model for Simultaneous Imputation and Forecast [14.756607742477252]
  我々は,推論関係を学習し,複数段階の予測を行うために,エンドツーエンドの時系列モデルを開発する。 我々のフレームワークは2つのニューラルネットワークを共同でトレーニングし、1つは特徴量相関を学習し、もう1つは時間的行動のモデリングを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T15:08:22Z)
• Multi-scale Attention Flow for Probabilistic Time Series Forecasting [68.20798558048678]
  マルチスケールアテンション正規化フロー(MANF)と呼ばれる非自己回帰型ディープラーニングモデルを提案する。 我々のモデルは累積誤差の影響を回避し、時間の複雑さを増大させない。 本モデルは,多くの多変量データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T07:53:42Z)
• SeDyT: A General Framework for Multi-Step Event Forecasting via Sequence Modeling on Dynamic Entity Embeddings [6.314274045636102]
  イベント予測は、時間的知識グラフ推論において重要で困難なタスクである。 本稿では,動的エンティティ埋め込み上でシーケンスモデリングを行う識別フレームワークであるSeDyTを提案する。 時間的グラフニューラルネットワークモデルとシーケンスモデルを組み合わせることで、SeDyTは平均2.4%のMRR改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T20:32:48Z)
• Incorporating Reachability Knowledge into a Multi-Spatial Graph Convolution Based Seq2Seq Model for Traffic Forecasting [12.626657411944949]
  既存の作業は、長い将来の時間を含む多段階のトラフィック予測ではうまく機能しない。 我々のモデルは、2つの実世界のトラフィックデータセットで評価され、他の競合他社よりも優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-04T03:23:30Z)
• Predicting traffic signals on transportation networks using spatio-temporal correlations on graphs [56.48498624951417]
  本稿では,複数の熱拡散カーネルをデータ駆動予測モデルにマージして交通信号を予測する交通伝搬モデルを提案する。 予測誤差を最小限に抑えるためにベイズ推定を用いてモデルパラメータを最適化し,2つの手法の混合率を決定する。 提案モデルでは,計算労力の少ない最先端のディープニューラルネットワークに匹敵する予測精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-27T18:17:42Z)
• Synergetic Learning of Heterogeneous Temporal Sequences for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting [48.8617204809538]
  本稿では,新しい条件生成モデルである変分相乗型マルチホライゾンネットワーク(VSMHN)を提案する。 不均一なシーケンス間で複雑な相関関係を学習するために、深部プロセスモデルと変動的リカレントニューラルネットワークの進歩を組み合わせるために、調整されたエンコーダが考案された。 我々のモデルは変動予測を用いて効果的に訓練でき、モンテカルロシミュレーションを用いて予測を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T11:00:55Z)
• SMART: Simultaneous Multi-Agent Recurrent Trajectory Prediction [72.37440317774556]
  本稿では,将来の軌道予測における2つの重要な課題に対処する手法を提案する。 エージェントの数に関係なく、トレーニングデータと予測と一定時間の推測の両方において、マルチモーダリティ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T08:17:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。