Liikluse ennustamine mängib olulist rolli tõhusa liikluse juhtimise ja kontrolli puhul. Tulevaste liiklussuundade täpne mõistmine kogu transpordivõrgus on efektiivse otsustamise jaoks oluline. Vastamaks väljakutsetele liiklusskeemide prognoosimisel ja ruumiliste ning ajalooliste sõltuvuste tabamisel, on välja pakutud revolutsiooniline lähenemine nimega Ruumsed Lineaarsed Transformerid ja Ajalooline Konvolutsioonivõrk (SLTTCN).
Ruumilis-ajaline ennustus
Liikluse seisundi ennustamine nõuab nii ruumiliste kui ka ajalooliste tegurite analüüsi. Tulevaste liiklussõidu ja ajaloolise ning praeguse liikumisala vaheliste liiklusolekute vahelised suhted on mõjutatud ajalistest teguritest, samas kui praeguste piirkondade liiklusseisundit mõjutavad ruumilised tegurid naabruspiirkondadega. Seetõttu on oluline mõista liiklusandmete ajalist ja ruumilist suhet tõhusa liiklusseisundi prognoosimisel.
Traditsioonilised lähenemised
Traditsioonilised lähenemised hõlmavad statistilisi mudeleid nagu autoregressiivne integreeritud liikuva keskmise (ARIMA) ja masinõppe mudeleid nagu k-kõige lähem naaber (KNN) ja tugivektormasin (SVM). Kuigi need lähenemised suudavad käsitleda keerulisi liiklusandmeid, nõuavad nad hoolikat tunnuseprojekteerimist ja võivad mitte püüda kogu andmete keerukust.
Sügavõpe ja graafi neuraalvõrgud
Sügavaõppe lähenemised, eriti graafi neuraalvõrgud (GNN), on populaarsust kogunud tänu nende võimele käsitleda mitte-lineaarseid kõrgmõõtmelisi probleeme. Teadlased on uurinud GNNi kombineerimist jadandmestiku mudelitega teede võrgutopoloogia integreerimiseks ajasarjadesse. Lisaks on tähelepanumehhanismid ühendatud GNNi ja transformeritega, et modelleerida ruumilis-ajaloolisi sõltuvusi ja parandada ennustuste täpsust.
Sõltuvusmodelleerimise väljakutsed
Liikluse prognoosi sõltuvusmodelleerimisel esineb kaks peamist väljakutset. Esiteks põhineb ruumiline sõltuvus sageli etteantud graafi struktuuril, mis ei pruugi täpselt peegeldada tegelikke sõltuvusi sõlmede vahel. Sellele probleemile lahenduse leidmiseks on kasutusele võetud graafi tähelepanu võrk (GAT), et dünaamiliselt arvutada ruumilist sõltuvust. Teiseks, ajalise sõltuvuse tabamine kasutades korduvaid neuraalvõrke (RNN) on arvutusmahukas ja võib olla keeruline pikaajaliste sõltuvuste puhul. Transformeri struktuuril on ajasarjade kasvades suurenenud arvutuslik keerukus.
SLTTCN-i tutvustamine
Nende väljakutsete ületamiseks on välja töötatud SLTTCN mudel. See kasutab ruumilisi lineaarseid transformatoreid, et koguda ruumilist teavet ning kahepoolset temporaalset konvolutsioonivõrku, et tabada ajaloolisi sõltuvusi. Ruumiline lineaarne transformer vähendab keerukust, samal ajal tõhusalt kinni püüdes ruumilist sõltuvust ja temporaalne konvolutsioonivõrk koos kahepoolse ja värava sulandumismehhanismiga lahendab gradientide kadumise ja kõrged arvutuskulud.
Võrdlev analüüs
Ulatuslikud eksperimendid suurte liiklusandmestikega on näidanud SLTTCNi ülimust võrreldes teiste baasmudelitega. Arvulised tulemused näitavad, et SLTTCN saavutab parima ennustustulemuse erinevate veamõõtmete korral. Lisaks kinnitab tähelepanu visualiseerimisanalüüs ruumilise lineaarse transformeri efektiivsust dünaamilise ülemaailmse ruumilise sõltuvuse püüdmisel.
Järeldus
SLTTCN mudel toob liikluse ennustamisse revolutsioonilise lähenemise, tabades tõhusalt ruumilisi ja ajaloolisi sõltuvusi. Tänu oma ülimale ennustustulemusele on tal potentsiaali oluliselt parandada liikluse juhtimise ja kontrolli rakendusi. Liiklusandmete keerulise suhte mõistmisel saame teha teadlikke otsuseid ja parandada üldist transpordi tõhusust.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es