مقدمه
تخمین ترافیک نقش حیاتی در مدیریت و کنترل کارآمد ترافیک دارد. درک دقیق از جریان ترافیک آینده در تمام جاده ها در یک شبکه حمل و نقل برای تصمیم گیری موثر اساسی است. به منظور مقابله با چالش های پیش بینی الگوهای ترافیک و شناسایی وابستگی های فضایی و زمانی، یک رویکرد نوآورانه به نام شبکه تبدیل‌كننده خطی فضایی و شبکه همگن زمانی (SLTTCN) پیشنهاد شده است.
تخمین فضایی-زمانی
تخمین وضعیت ترافیک نیازمند تجزیه و تحلیل هر دو عامل فضایی و زمانی است. رابطه بین وضعیت های ترافیک آینده و وضعیت های ترافیکی گذشته توسط عوامل زمانی تحت تاثیر قرار می گیرد، در حالی که وضعیت های ترافیکی مناطق کنونی توسط مناطق مجاور از نظر عوامل فضایی تاثیر می پذیرد. بنابراین، درک ارتباط زمانی و فضایی داده های ترافیکی برای پیش بینی کارآمد وضعیت ترافیک حائز اهمیت است.
رویکردهای سنتی
رویکردهای سنتی شامل مدل‌های آماری مانند متوسط متحرک خودکار یکپارچه (ARIMA) و مدل‌های یادگیری ماشین مانند نزدیک‌ترین همسایه (KNN) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) هستند. این رویکردها می توانند با دقت داده های پیچیده ترافیکی را کنترل کنند، اما نیازمند مهندسی ویژگی دقیق هستند و ممکن است پیچیدگی کامل داده ها را گرفتار نکنند.
یادگیری عمیق و شبکه های عصبی گراف
رویکردهای یادگیری عمیق، به خصوص شبکه های عصبی گراف (GNN)، به دلیل توانایی مدیریت مشکلات غیر خطی ابعاد بالا، محبوب شده اند. محققان تلاش کرده اند تا GNN را با مدل های یادگیری دنباله ای ترکیب کرده و توپولوژی شبکه جاده را به مدل های سری زمانی وارد کنند. اعمال توجه به همراه GNN و تبدیل‌كنندگان برای مدل‌كردن وابستگی های فضایی-زمانی و بهبود دقت پیش بینی استفاده شده است.
چالش های مدل سازی وابستگی
دو چالش اساسی در مدل سازی وابستگی برای پیش بینی ترافیک وجود دارد. اولاً، وابستگی فضایی بر اساس یک ساختار گراف پیش‌تعیین شده است که ممکن است وابستگی واقعی بین گره ها را دقیقا نشان ندهد. برای مقابله با این موضوع، شبکه توجه گراف (GAT) برای محاسبه پویای وابستگی فضایی معرفی شده است. ثانیاً، به دست آوردن وابستگی زمانی با استفاده از شبکه های عصبی مکرر (RNN) پردازشی است و ممکن است با وابستگی های بلند مدت مشکل داشته باشد. ساختار تبدیل‌كننده با افزایش پیچیدگی محاسباتی در هر چهارشنبه از بزرگ‌ترین چالش‌ها روبرو می شود.
معرفی SLTTCN
برای حل این چالش ها، مدل SLTTCN توسعه داده شده است. این مدل از تبدیل‌كننده‌های خطی فضایی برای جمع آوری اطلاعات فضایی و شبکه همگن همجهت زمانی برای گرفتن وابستگی های زمانی استفاده می کند. تبدیل‌كننده‌های خطی فضایی پیچیدگی را کاهش می دهد، در حالی که وابستگی فضایی را به طور موثر در نظر می گیرد و شبکه همچنین با مکانیسم‌های همجهت و گیت ترکیب، مسائل ناپدیدی گرادیان و هزینه محاسباتی بالا را حل می کند.
تحلیل مقایسه‌ای
آزمایشات وسیع با مجموعه داده های ترافیکی بزرگ، برتری SLTTCN را نسبت به دیگر مبناها نشان داده است. نتایج عددی نشان می دهد که SLTTCN عملکرد پیش‌بینی بهتری را در طول اندازه گیری های خطا مختلف دارد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل توجه تصویری تائید می کند که تبدیل‌كننده خطی فضایی در گرفتن وابستگی فضایی کلی پویا موثر است.
نتیجه
مدل SLTTCN به شکل نوآورانه ای به پیش بینی ترافیک توسط گرفتن به طور موثر وابستگی های فضایی و زمانی می پردازد. با عملکرد پیش بینی برتر خود، این مدل پتانسیل ارتقاء چشمگیری در برنامه های مدیریت و کنترل ترافیک را دارد. با درک ارتباط پیچیده بین داده های ترافیکی، می توانیم تصمیمات خود را مطلعانه بگیریم و به کارآمدی کلی حمل و نقل ارتقا دهیم.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe