論文の概要: Spatiotemporal-aware Trend-Seasonality Decomposition Network for Traffic Flow Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12213v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 03:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:08.142883
• Title: Spatiotemporal-aware Trend-Seasonality Decomposition Network for Traffic Flow Forecasting
• Title（参考訳）: 交通流予測のための時空間的トレンド・季節性分解ネットワーク
• Authors: Lingxiao Cao, Bin Wang, Guiyuan Jiang, Yanwei Yu, Junyu Dong,
• Abstract要約: 我々は新しいモデル、Stemporal-Aware Trend-Seasonality Decomposition Network (STDN)を導入する。 STDNはグラフ内の異なる時間で各トラフィックノードのトレンド循環成分と季節成分を分離する。 実世界の交通データセットで行った実験は、STDNが顕著なコストで優れた性能を発揮することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.33982103558488
• License:
• Abstract: Traffic prediction is critical for optimizing travel scheduling and enhancing public safety, yet the complex spatial and temporal dynamics within traffic data present significant challenges for accurate forecasting. In this paper, we introduce a novel model, the Spatiotemporal-aware Trend-Seasonality Decomposition Network (STDN). This model begins by constructing a dynamic graph structure to represent traffic flow and incorporates novel spatio-temporal embeddings to jointly capture global traffic dynamics. The representations learned are further refined by a specially designed trend-seasonality decomposition module, which disentangles the trend-cyclical component and seasonal component for each traffic node at different times within the graph. These components are subsequently processed through an encoder-decoder network to generate the final predictions. Extensive experiments conducted on real-world traffic datasets demonstrate that STDN achieves superior performance with remarkable computation cost. Furthermore, we have released a new traffic dataset named JiNan, which features unique inner-city dynamics, thereby enriching the scenario comprehensiveness in traffic prediction evaluation.
• Abstract（参考訳）: 交通予測は旅行スケジュールの最適化と公共の安全向上に重要であるが、交通データ内の複雑な空間的・時間的ダイナミクスは正確な予測に重大な課題をもたらす。 本稿では,時空間対応型トレンド・季節性分解ネットワーク(STDN)について紹介する。 このモデルは、トラフィックフローを表現するために動的グラフ構造を構築し、グローバルなトラフィックダイナミクスを共同で捉えるために、新しい時空間埋め込みを組み込むことから始まる。 得られた表現は、グラフ内の異なる時間で各トラフィックノードのトレンド循環成分と季節成分をアンタングルする特別に設計されたトレンド季節分解モジュールによってさらに洗練される。 これらのコンポーネントはその後、エンコーダ・デコーダネットワークを介して処理され、最終的な予測を生成する。 実世界のトラフィックデータセットで実施された大規模な実験により、STDNは計算コストが著しく向上することを示した。 さらに,交通予測評価におけるシナリオの包括性を高めるため,内都市動態を特徴とする新しい交通データセット「JiNan」もリリースした。

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