Realtidstrafikprognoser från spatiotemporala trafiksensorer är ett viktigt problem för intelligenta transportsystem och hållbarhet. Det är dock en utmaning på grund av de komplexa topologiska beroendena och den höga dynamiken i samband med ändrade vägförhållanden. I detta dokument föreslår vi en Latent Space Model for Road Networks (LSM-RN) för att ta itu med dessa utmaningar på ett holistiskt sätt. Särskilt med tanke på en rad ögonblicksbilder av vägnätet lär vi oss egenskaperna hos hörn i latenta utrymmen som fångar upp både topologiska och temporala egenskaper. Eftersom dessa latenta attribut är tidsberoende kan de uppskatta hur trafikmönster formar sig och utvecklas. Dessutom presenterar vi en inkrementell online-algoritm som gradvis och adaptivt lär sig latenta attribut från temporal grafen förändringar. Vårt ramverk möjliggör trafikförutsägelse i realtid genom 1) att utnyttja realtidssensoravläsningar för att justera/uppdatera befintliga latenta utrymmen, och 2) utbildning när data anländer och gör förutsägelser on-the-fly. Genom att utföra omfattande experiment med en stor volym av verkliga trafiksensordata visar vi överlägsenheten i vårt ramverk för trafikprognoser i realtid på stora vägnät jämfört med konkurrenter samt grafbaserade LSM.
Det finns också matrisspektral sönderdelningsmodeller för trafikhastighetsprognoser: REF föreslog en latent rymdmodell för att fånga upp både topologiska och temporala egenskaper.
Latent Space Model for Road Networks to Predict Time-Varying Traffic
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}