Fugu-MT 論文翻訳(概要): Traffic flow forecasting, STL decomposition, Hybrid model, LSTM, ARIMA, XGBoost, Intelligent transportation systems

論文の概要: Traffic flow forecasting, STL decomposition, Hybrid model, LSTM, ARIMA, XGBoost, Intelligent transportation systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23668v1
Date: Sun, 26 Oct 2025 15:54:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.332733
Title: Traffic flow forecasting, STL decomposition, Hybrid model, LSTM, ARIMA, XGBoost, Intelligent transportation systems
Title（参考訳）: 交通流予測、STL分解、ハイブリッドモデル、LSTM、ARIMA、XGBoost、インテリジェントトランスポートシステム
Authors: Fujiang Yuan, Yangrui Fan, Xiaohuan Bing, Zhen Tian, Chunhong Yuan, Yankang Li,
Abstract要約: 単一モデルアプローチは、トラフィックフローデータにおける複雑で非線形で多スケールの時間パターンを捉えるのに失敗することが多い。そこで本研究では,Loess を用いた季節トレンド分解を統合した分解駆動型ハイブリッドフレームワークを提案する。 2015年11月から12月にかけて、ニューヨーク市の交差点で発生した998件の交通量記録を用いて、LSTM ARIMA XGBoostハイブリッドモデルは、スタンドアローンモデルよりも大幅に優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2773853185159734
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate traffic flow forecasting is essential for intelligent transportation systems and urban traffic management. However, single model approaches often fail to capture the complex, nonlinear, and multi scale temporal patterns in traffic flow data. This study proposes a decomposition driven hybrid framework that integrates Seasonal Trend decomposition using Loess (STL) with three complementary predictive models. STL first decomposes the original time series into trend, seasonal, and residual components. Then, a Long Short Term Memory (LSTM) network models long term trends, an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model captures seasonal periodicity, and an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm predicts nonlinear residual fluctuations. The final forecast is obtained through multiplicative integration of the sub model predictions. Using 998 traffic flow records from a New York City intersection between November and December 2015, results show that the LSTM ARIMA XGBoost hybrid model significantly outperforms standalone models including LSTM, ARIMA, and XGBoost across MAE, RMSE, and R squared metrics. The decomposition strategy effectively isolates temporal characteristics, allowing each model to specialize, thereby improving prediction accuracy, interpretability, and robustness.
Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムと都市交通管理には,正確な交通流予測が不可欠である。しかし、単一モデルアプローチは、トラフィックフローデータにおける複雑な、非線形で、多スケールの時間パターンを捉えるのに失敗することが多い。本研究では,STL(Loess)を用いた季節トレンド分解と3つの相補的予測モデルを統合する分解駆動ハイブリッドフレームワークを提案する。 STLは最初、オリジナルの時系列をトレンド、季節、残留成分に分解する。次に,Long Short Term Memory(LSTM)ネットワークモデル,Autoregressive Integrated Integrated Average(ARIMA)モデル,Extreme Gradient Boosting(XGBoost)アルゴリズムを用いて,不規則な残留変動を予測する。最終的な予測は、サブモデル予測の乗算積分によって得られる。 2015年11月から12月にかけてニューヨーク市の交差点で発生した998件の交通流記録から,LSTM ARIMA XGBoostハイブリッドモデルは,MAE,RMSE,R2乗計でLSTM,ARIMA,XGBoostなどのスタンドアローンモデルよりも有意に優れていた。分解戦略は時間特性を効果的に分離し、各モデルを専門化し、予測精度、解釈可能性、堅牢性を向上させる。

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