Spatiotemporal prognoser har olika tillämpningar inom neurovetenskap, klimat och transport domän. Trafikprognoser är ett kanoniskt exempel på sådan inlärningsuppgift. Uppgiften är utmanande på grund av 1) komplext rumsligt beroende av vägnät, 2) icke-linjär temporal dynamik med förändrade vägförhållanden och 3) inneboende svårigheter med långsiktiga prognoser. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi att man modellerar trafikflödet som en diffusionsprocess på en riktad graf och introducerar Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN), en djuplärande ram för trafikprognoser som omfattar både rumsligt och temporalt beroende i trafikflödet. Specifikt fångar DCRNN det rumsliga beroendet med hjälp av dubbelriktade slumpmässiga promenader på grafen, och tidsberoendet med hjälp av encoder-dekoder arkitektur med schemalagd provtagning. Vi utvärderar ramverket för två storskaliga vägnätsdata i verkligheten och observerar en konsekvent förbättring på 12 % -15 % jämfört med de senaste baslinjerna. Publicerad som konferensartikel på ICLR 2018 trafikdata. Senast har djupgående inlärningsmodeller för trafikprognoser utvecklats i Lv et al. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. (2017b), men utan hänsyn till den rumsliga strukturen. Wu & Tan (2016) och Ma et al. (2017) modellera den rumsliga korrelationen med konvolutionella neurala nätverk (CNN), men den rumsliga strukturen finns i det euklideiska utrymmet (t.ex. 2D-avbildningar). Bruna m.fl. (2014), Defferrard m.fl. (2016) studerade grafkonvolution, men endast för oriktade grafer. I detta arbete representerar vi de parvisa rumsliga korrelationerna mellan trafiksensorer med hjälp av en riktad graf vars noder är sensorer och kantvikter betecknar närheten mellan sensorparen mätt med vägnätets avstånd. Vi modellerar dynamiken i trafikflödet som en diffusionsprocess och föreslår diffusionskonvolution för att fånga upp det rumsliga beroendet. Vi föreslår vidare Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN) som integrerar diffusionskonvolution, sekvens till sekvensarkitektur och schemalagd provtagningsteknik. När DCRNN utvärderas på verkliga trafikdata, överträffar det konsekvent de senaste trafikprognoserna med stor marginal. Sammanfattning:
Därför lyckas de ofta inte fånga icke-linjära tidsberoenden och kan inte förutsäga den totala trafiken i ett storskaligt nätverk REF.
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting
{'venue': 'ICLR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}