論文の概要: Graph Neural Networks for Travel Distance Estimation and Route Recommendation Under Probabilistic Hazards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09803v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 19:22:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:21.723697
• Title: Graph Neural Networks for Travel Distance Estimation and Route Recommendation Under Probabilistic Hazards
• Title（参考訳）: 確率的ハザード下における走行距離推定と経路推薦のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Tong Liu, Hadi Meidani,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいフレームワークを提案する。 実世界のケーススタディでは,ハリケーン時の避難遅延を計算するために,洪水リスク解析手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.205252810216621
• License:
• Abstract: Estimating the shortest travel time and providing route recommendation between different locations in a city or region can quantitatively measure the conditions of the transportation network during or after extreme events. One common approach is to use Dijkstra's Algorithm, which produces the shortest path as well as the shortest distance. However, this option is computationally expensive when applied to large-scale networks. This paper proposes a novel fast framework based on graph neural networks (GNNs) which approximate the single-source shortest distance between pairs of locations, and predict the single-source shortest path subsequently. We conduct multiple experiments on synthetic graphs of different size to demonstrate the feasibility and computational efficiency of the proposed model. In real-world case studies, we also applied the proposed method of flood risk analysis of coastal urban areas to calculate delays in evacuation to public shelters during hurricanes. The results indicate the accuracy and computational efficiency of the GNN model, and its potential for effective implementation in emergency planning and management.
• Abstract（参考訳）: 最短旅行時間を推定し、市や地域の異なる場所間でのルート勧告を提供することで、極端な出来事の前後の交通網の状態を定量的に測定することができる。 1つの一般的なアプローチは、最短経路と最短距離を生成するDijkstraのアルゴリズムを使用することである。 しかし、このオプションは大規模ネットワークに適用する場合、計算コストがかかる。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しい高速フレームワークを提案する。 提案モデルの有効性と計算効率を示すため,異なる大きさの合成グラフについて複数の実験を行った。 実世界のケーススタディでは,沿岸都市部の洪水リスク解析手法を適用し,ハリケーン時の避難遅延を計算した。 その結果,GNNモデルの精度と計算効率,および緊急計画管理における効果的な実装の可能性が示唆された。

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