Revisiting Random Forests in a Comparative Evaluation of Graph Convolutional Neural Network Variants for Traffic Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Traffic prediction is a spatiotemporal predictive task that plays an essential role in intelligent transportation systems. Today, graph convolutional neural networks (GCNNs) have become the prevailing models in the traffic prediction literature since they excel at extracting spatial correlations. In this work, we classify the components of successful GCNN prediction models and analyze the effects of matrix factorization, attention mechanism, and weight sharing on their performance. Furthermore, we compare these variations against random forests, a traditional regression method that predates GCNNs by over 15 years. We evaluated these methods using simulated data of two regions in Toronto as well as real-world sensor data from selected California highways. We found that incorporating matrix factorization, attention, and location-specific model weights either individually or collectively into GCNNs can result in a better overall performance. Moreover, although random forest regression is a less compact model, it matches or exceeds the performance of all variations of GCNNs in our experiments. This suggests that the current graph convolutional methods may not be the best approach to traffic prediction and there is still room for improvement. Finally, our findings also suggest that for future research on GCNN for traffic prediction to be credible, researchers must include performance comparison to random forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».