論文の概要: CSP-AIT-Net: A contrastive learning-enhanced spatiotemporal graph attention framework for short-term metro OD flow prediction with asynchronous inflow tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01419v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 15:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:26:35.146468
• Title: CSP-AIT-Net: A contrastive learning-enhanced spatiotemporal graph attention framework for short-term metro OD flow prediction with asynchronous inflow tracking
• Title（参考訳）: CSP-AIT-Net:非同期インフロートラッキングを用いた短時間ODフロー予測のための対照的な学習強調時空間グラフアテンションフレームワーク
• Authors: Yichen Wang, Chengcheng Yu,
• Abstract要約: 現在のモデルでは、オリジン・デスティネーション(OD)の乗客フローデータの非同期離脱特性を捉えることができないことが多い。 本稿では,非同期なインフロートラッキングと高度なセマンティクスを組み込むことで,ODフローの予測を改善する新しいフレームワークを提案する。 この作業は、メトロの運用効率の向上、スケジューリングの精度の向上、システム全体の安全性の向上に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7437000580479967
• License:
• Abstract: Accurate origin-destination (OD) passenger flow prediction is crucial for enhancing metro system efficiency, optimizing scheduling, and improving passenger experiences. However, current models often fail to effectively capture the asynchronous departure characteristics of OD flows and underutilize the inflow and outflow data, which limits their prediction accuracy. To address these issues, we propose CSP-AIT-Net, a novel spatiotemporal graph attention framework designed to enhance OD flow prediction by incorporating asynchronous inflow tracking and advanced station semantics representation. Our framework restructures the OD flow prediction paradigm by first predicting outflows and then decomposing OD flows using a spatiotemporal graph attention mechanism. To enhance computational efficiency, we introduce a masking mechanism and propose asynchronous passenger flow graphs that integrate inflow and OD flow with conservation constraints. Furthermore, we employ contrastive learning to extract high-dimensional land use semantics of metro stations, enriching the contextual understanding of passenger mobility patterns. Validation of the Shanghai metro system demonstrates improvement in short-term OD flow prediction accuracy over state-of-the-art methods. This work contributes to enhancing metro operational efficiency, scheduling precision, and overall system safety.
• Abstract（参考訳）: 正確なオリジン決定(OD)乗客フロー予測は、メトロシステムの効率の向上、スケジューリングの最適化、乗客体験の向上に不可欠である。 しかし、現在のモデルでは、ODフローの非同期離脱特性を効果的に捉えず、インフローとアウトフローデータを不活用し、予測精度を制限している場合が多い。 CSP-AIT-Netは,非同期なインフロー追跡とアドバンストステーションセマンティクス表現を組み込むことで,ODフローの予測を改善するために設計された新しい時空間グラフアテンションフレームワークである。 本フレームワークは,最初に流出フローを予測し,時空間グラフアテンション機構を用いてODフローを分解することにより,ODフロー予測パラダイムを再構築する。 計算効率を向上させるため,マスク機構を導入し,インフローとODフローを保護制約で統合した非同期な乗客フローグラフを提案する。 さらに、コントラスト学習を用いて、地下鉄駅の高次元土地利用意味を抽出し、乗客の移動パターンの文脈的理解を深める。 上海都市圏システムの検証は,最先端手法による短期OD流量予測精度の向上を示す。 この作業は、メトロの運用効率の向上、スケジューリングの精度の向上、システム全体の安全性の向上に寄与する。

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