Trafikprognoser har fått ökad uppmärksamhet inom AI-forskningsområdet på grund av den ökande tillgången på storskaliga trafikdata och dess betydelse i den verkliga världen. Till exempel kan en exakt prognos för efterfrågan på taxi hjälpa taxibolag med förhandstilldelning av taxibilar. Den viktigaste utmaningen med trafikprognoser ligger i hur man kan modellera de komplexa rumsliga beroendena och temporal dynamik. Även om båda faktorerna har beaktats i modellering, gör befintliga verk starka antaganden om rumsligt beroende och temporal dynamik, dvs. rumsligt beroende är stationärt i tiden, och temporal dynamik är strikt periodiskt. I praktiken kan dock det rumsliga beroendet vara dynamiskt (dvs. förändras då och då), och den temporala dynamiken kan ha en viss störning från en period till en annan. I detta dokument gör vi två viktiga observationer: 1) de rumsliga beroendena mellan platser är dynamiska; och 2) det tidsbundna beroendet följer dagliga och veckovisa mönster, men det är inte strikt periodiskt för sin dynamiska tidsförskjutning. För att ta itu med dessa två frågor föreslår vi ett nytt rumsligt-temporalt dynamiskt nätverk (STDN), där en flödesstyrningsmekanism introduceras för att lära sig den dynamiska likheten mellan platser, och en periodiskt förskjuten uppmärksamhetsmekanism är utformad för att hantera långvarig periodisk tidsväxling. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som tar itu med båda frågorna inom en enhetlig ram. Våra experimentella resultat på verkliga trafikdata verifierar effektiviteten hos den föreslagna metoden.
Till exempel föreslog REF ett dynamiskt nät för rumsliga och tidsmässiga förhållanden med en periodiskt förskjuten uppmärksamhetsmekanism för att fånga periodisk tidsmässig likhet i trafikprognoser.
Revisiting Spatial-Temporal Similarity: A Deep Learning Framework for Traffic Prediction
{'venue': 'AAAI 2019', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}