論文の概要: DG-STMTL: A Novel Graph Convolutional Network for Multi-Task Spatio-Temporal Traffic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07822v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 22:50:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 10:02:51.972513
• Title: DG-STMTL: A Novel Graph Convolutional Network for Multi-Task Spatio-Temporal Traffic Forecasting
• Title（参考訳）: DG-STMTL:マルチタスク時空間トラフィック予測のための新しいグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Wanna Cui, Peizheng Wang, Faliang Yin,
• Abstract要約: 正確な予測の鍵となる課題は、複雑な時間的依存関係をモデル化し、データ固有のダイナミクスに適応する方法である。 従来のグラフコンテンポラルネットワーク(GCN)は、バイアスや学習可能なパターンを導入する静的な隣接行列に悩まされることが多い。 本研究では,新しいMTLフレームワークDGS-TLTM(Dynamic Group-wise S-temporal Multi-Temporal Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Spatio-temporal traffic prediction is crucial in intelligent transportation systems. The key challenge of accurate prediction is how to model the complex spatio-temporal dependencies and adapt to the inherent dynamics in data. Traditional Graph Convolutional Networks (GCNs) often struggle with static adjacency matrices that introduce domain bias or learnable matrices that may be overfitting to specific patterns. This challenge becomes more complex when considering Multi-Task Learning (MTL). While MTL has the potential to enhance prediction accuracy through task synergies, it can also face significant hurdles due to task interference. To overcome these challenges, this study introduces a novel MTL framework, Dynamic Group-wise Spatio-Temporal Multi-Task Learning (DG-STMTL). DG-STMTL proposes a hybrid adjacency matrix generation module that combines static matrices with dynamic ones through a task-specific gating mechanism. We also introduce a group-wise GCN module to enhance the modelling capability of spatio-temporal dependencies. We conduct extensive experiments on two real-world datasets to evaluate our method. Results show that our method outperforms other state-of-the-arts, indicating its effectiveness and robustness.
• Abstract（参考訳）: 時空間交通予測はインテリジェント交通システムにおいて重要である。 正確な予測の鍵となる課題は、複雑な時空間依存をモデル化し、データ固有のダイナミクスに適応する方法である。 従来のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、ドメインバイアスを導入した静的な隣接行列や、特定のパターンに過度に適合する学習可能な行列に悩まされることが多い。 マルチタスク学習(MTL)を考えると、この課題はより複雑になる。 MTLはタスクシナジーによって予測精度を高める可能性があるが、タスク干渉による大きなハードルに直面することもある。 これらの課題を克服するために、新しいMTLフレームワーク、Dynamic Group-wise Spatio-Temporal Multi-Task Learning(DG-STMTL)を導入する。 DG-STMTLは、静的行列と動的行列をタスク固有のゲーティング機構によって結合するハイブリッド隣接行列生成モジュールを提案する。 また,時空間依存のモデリング能力を高めるため,グループワイドGCNモジュールも導入した。 提案手法を評価するために,2つの実世界のデータセットについて広範な実験を行った。 その結果,本手法は他の最先端技術よりも優れており,その有効性と堅牢性を示している。

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