論文の概要: Dynamic Trend Fusion Module for Traffic Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10796v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 15:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:21:37.740804
• Title: Dynamic Trend Fusion Module for Traffic Flow Prediction
• Title（参考訳）: 交通流予測のための動的トレンド融合モジュール
• Authors: Jing Chen, Haocheng Ye, Zhian Ying, Yuntao Sun, Wenqiang Xu,
• Abstract要約: 既存の手法はしばしば、空間的相関と時間的相関を別々にモデル化し、効果的に融合しない。 交通ネットワークのマルチビュー動的特徴を学習するための動的相関を融合する動的時空間トレンド変換器DST2を提案する。 4つの実世界のトラフィックデータセットの実験は、我々のフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.650380389159459
• License:
• Abstract: Accurate traffic flow prediction is essential for applications like transport logistics but remains challenging due to complex spatio-temporal correlations and non-linear traffic patterns. Existing methods often model spatial and temporal dependencies separately, failing to effectively fuse them. To overcome this limitation, the Dynamic Spatial-Temporal Trend Transformer DST2former is proposed to capture spatio-temporal correlations through adaptive embedding and to fuse dynamic and static information for learning multi-view dynamic features of traffic networks. The approach employs the Dynamic Trend Representation Transformer (DTRformer) to generate dynamic trends using encoders for both temporal and spatial dimensions, fused via Cross Spatial-Temporal Attention. Predefined graphs are compressed into a representation graph to extract static attributes and reduce redundancy. Experiments on four real-world traffic datasets demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 輸送ロジスティクスのようなアプリケーションには正確なトラフィックフロー予測が不可欠だが、複雑な時空間相関と非線形トラフィックパターンのため、依然として困難である。 既存の方法は、しばしば空間的依存と時間的依存を別々にモデル化し、効果的に融合しない。 この制限を克服するため、動的時空間トレンド変換器DST2formerを提案し、適応埋め込みによる時空間相関を捉えるとともに、動的および静的な情報を融合して交通ネットワークのマルチビュー動的特徴を学習する。 この手法は動的トレンド表現変換器 (DTRformer) を用いて時間次元と空間次元の両方のエンコーダを用いて動的トレンドを生成する。 事前定義されたグラフを表現グラフに圧縮して静的属性を抽出し、冗長性を減少させる。 4つの実世界のトラフィックデータセットの実験は、我々のフレームワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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