論文の概要: SFADNet: Spatio-temporal Fused Graph based on Attention Decoupling Network for Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04060v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 09:09:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:34.436013
• Title: SFADNet: Spatio-temporal Fused Graph based on Attention Decoupling Network for Traffic Prediction
• Title（参考訳）: SFADNet:交通予測のための注意疎結合ネットワークに基づく時空間融合グラフ
• Authors: Mei Wu, Wenchao Weng, Jun Li, Yiqian Lin, Jing Chen, Dewen Seng,
• Abstract要約: 本稿では,空間的特徴量に基づいてトラフィックフローを複数のトラフィックパターンに分類する,革新的なトラフィックフロー予測ネットワークであるSFADNetを提案する。 各パターンに対して、残差グラフ畳み込みモジュールと時系列モジュールを用いて、相互アテンション機構に基づく独立適応時間融合グラフを構築する。 大規模な実験結果によると、SFADNetは大規模な4スケールのデータセットで現在の最先端のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.868638426254428
• License:
• Abstract: In recent years, traffic flow prediction has played a crucial role in the management of intelligent transportation systems. However, traditional prediction methods are often limited by static spatial modeling, making it difficult to accurately capture the dynamic and complex relationships between time and space, thereby affecting prediction accuracy. This paper proposes an innovative traffic flow prediction network, SFADNet, which categorizes traffic flow into multiple traffic patterns based on temporal and spatial feature matrices. For each pattern, we construct an independent adaptive spatio-temporal fusion graph based on a cross-attention mechanism, employing residual graph convolution modules and time series modules to better capture dynamic spatio-temporal relationships under different fine-grained traffic patterns. Extensive experimental results demonstrate that SFADNet outperforms current state-of-the-art baselines across four large-scale datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,交通流予測はインテリジェント交通システムの管理において重要な役割を担っている。 しかし、従来の予測手法は静的な空間モデリングによって制限されることが多く、時間と空間の間の動的および複雑な関係を正確に捉えることは困難であり、予測精度に影響を与える。 本稿では,時間的特徴量と空間的特徴量に基づいてトラフィックフローを複数のトラフィックパターンに分類する,革新的なトラフィックフロー予測ネットワークであるSFADNetを提案する。 各パターンに対して,残差グラフ畳み込みモジュールと時系列モジュールを用いて,異なる微粒なトラフィックパターン下での動的時空間関係をよりよく把握する,クロスアテンション機構に基づく独立適応時空間融合グラフを構築する。 大規模な実験結果によると、SFADNetは4つの大規模データセットで現在の最先端のベースラインを上回っている。

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