論文の概要: STAHGNet: Modeling Hybrid-grained Heterogenous Dependency Efficiently for Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17524v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 12:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:03.074246
• Title: STAHGNet: Modeling Hybrid-grained Heterogenous Dependency Efficiently for Traffic Prediction
• Title（参考訳）: STAHGNet:交通予測に有効なハイブリッド粒度不均質依存性のモデリング
• Authors: Jiyao Wang, Zehua Peng, Yijia Zhang, Dengbo He, Lei Chen,
• Abstract要約: 我々は、STAHGNet(Spatio-Temporal Aware Hybrid Graph Network)と呼ばれる新しいデータ駆動エンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々は,HGAT (Hybrid Graph Attention Module) とCTG (Coarse-granularity Temporal Graph) ジェネレータを用いて,ハイブリッドグラニュラルな異種相関を連成する。 4つの実生活データセットでテストし、提案手法は8つの古典的ベースラインと4つの最先端(SOTA)メソッドより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.159146199267966
• License:
• Abstract: Traffic flow prediction plays a critical role in the intelligent transportation system, and it is also a challenging task because of the underlying complex Spatio-temporal patterns and heterogeneities evolving across time. However, most present works mostly concentrate on solely capturing Spatial-temporal dependency or extracting implicit similarity graphs, but the hybrid-granularity evolution is ignored in their modeling process. In this paper, we proposed a novel data-driven end-to-end framework, named Spatio-Temporal Aware Hybrid Graph Network (STAHGNet), to couple the hybrid-grained heterogeneous correlations in series simultaneously through an elaborately Hybrid Graph Attention Module (HGAT) and Coarse-granularity Temporal Graph (CTG) generator. Furthermore, an automotive feature engineering with domain knowledge and a random neighbor sampling strategy is utilized to improve efficiency and reduce computational complexity. The MAE, RMSE, and MAPE are used for evaluation metrics. Tested on four real-life datasets, our proposal outperforms eight classical baselines and four state-of-the-art (SOTA) methods (e.g., MAE 14.82 on PeMSD3; MAE 18.92 on PeMSD4). Besides, extensive experiments and visualizations verify the effectiveness of each component in STAHGNet. In terms of computational cost, STAHGNet saves at least four times the space compared to the previous SOTA models. The proposed model will be beneficial for more efficient TFP as well as intelligent transport system construction.
• Abstract（参考訳）: 交通流予測は、インテリジェント交通システムにおいて重要な役割を担い、また、時間とともに進化する複雑な時空間パターンと不均一性のために、難しい課題でもある。 しかしながら、現在のほとんどの研究は、主に空間的時間的依存を捉えることや暗黙的な類似性グラフを抽出することに集中しているが、それらのモデリングプロセスでは、ハイブリッド・グラニュラリティの進化は無視されている。 本稿では,STAHGNet(Spatio-Temporal Aware Hybrid Graph Network)と呼ばれるデータ駆動のエンドツーエンドフレームワークを提案し,HGAT(Hybrid Graph Attention Module)とCTG(Coarse-granularity Temporal Graph)ジェネレータを用いて,ハイブリッド粒度の不均一な相関関係を連続的に結合する。 さらに、ドメイン知識とランダムな隣接サンプリング戦略を備えた自動車機能工学を用いて、効率の向上と計算複雑性の低減を図る。 MAE、RMSE、MAPEは評価指標に使用される。 提案手法は,4つの実生活データセットを用いて,従来の8つのベースラインと4つの最先端(SOTA)手法(例えば,PeMSD3ではMAE 14.82,PeMSD4ではMAE 18.92)より優れていた。 さらに、STAHGNetにおける各コンポーネントの有効性を広範な実験と可視化によって検証する。 計算コストの面では、STAHGNetは以前のSOTAモデルに比べて少なくとも4倍の空間を節約している。 提案モデルは、より効率的なTFPとインテリジェントトランスポートシステム構築に有用である。

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