論文の概要: Predicting Subway Passenger Flows under Incident Situation with Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06871v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 12:34:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:38:47.708047
- Title: Predicting Subway Passenger Flows under Incident Situation with Causality
- Title(参考訳): 因果性を考慮した事故時の地下鉄乗客の流動予測
- Authors: Xiannan Huang, Shuhan Qiu, Quan Yuan, Chao Yang,
- Abstract要約: 正常条件下での予測とインシデントの因果効果を分離する2段階の手法を提案する。
提案手法は実世界のデータを用いて検証され,精度が向上した。
当社の業務は、地下鉄の管理者が事故による乗客の流れを推定し、積極的に対応できるようにするのに役立てることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.171258995506716
- License:
- Abstract: In the context of rail transit operations, real-time passenger flow prediction is essential; however, most models primarily focus on normal conditions, with limited research addressing incident situations. There are several intrinsic challenges associated with prediction during incidents, such as a lack of interpretability and data scarcity. To address these challenges, we propose a two-stage method that separates predictions under normal conditions and the causal effects of incidents. First, a normal prediction model is trained using data from normal situations. Next, the synthetic control method is employed to identify the causal effects of incidents, combined with placebo tests to determine significant levels of these effects. The significant effects are then utilized to train a causal effect prediction model, which can forecast the impact of incidents based on features of the incidents and passenger flows. During the prediction phase, the results from both the normal situation model and the causal effect prediction model are integrated to generate final passenger flow predictions during incidents. Our approach is validated using real-world data, demonstrating improved accuracy. Furthermore, the two-stage methodology enhances interpretability. By analyzing the causal effect prediction model, we can identify key influencing factors related to the effects of incidents and gain insights into their underlying mechanisms. Our work can assist subway system managers in estimating passenger flow affected by incidents and enable them to take proactive measures. Additionally, it can deepen researchers' understanding of the impact of incidents on subway passenger flows.
- Abstract(参考訳): 鉄道運行の文脈では、リアルタイムの乗客フロー予測が不可欠であるが、ほとんどのモデルでは、通常状態に重点を置いており、事故状況に対処する研究は限られている。
インシデント時の予測には、解釈可能性の欠如やデータの不足など、いくつかの固有の課題がある。
これらの課題に対処するために,正常条件下での予測とインシデントの因果効果を分離する2段階の手法を提案する。
まず、通常の状況からのデータを用いて正規予測モデルを訓練する。
次に、インシデントの因果効果を同定するために合成制御法を用い、プラセボ試験と組み合わせてこれらの影響のかなりのレベルを判定する。
重要な効果を利用して因果効果予測モデルを訓練し、事故や乗客の流れの特徴に基づいて事故の影響を予測する。
予測フェーズでは、通常の状況モデルと因果効果予測モデルの両方の結果を統合し、インシデント時に最終旅客フロー予測を生成する。
提案手法は実世界のデータを用いて検証され,精度が向上した。
さらに、この2段階の手法は解釈可能性を高める。
因果効果予測モデルを解析することにより、インシデントの影響に関連する重要な要因を特定し、その基盤となるメカニズムについて洞察を得ることができる。
当社の業務は、地下鉄の管理者が事故による乗客の流れを推定し、積極的に対応できるようにするのに役立てることができる。
さらに、地下鉄の乗客の流れに対する事故の影響についての研究者の理解を深めることができる。
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