JSTC: Travel Time Prediction with a Joint Spatial-Temporal Correlation Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Accurate travel time prediction is one of the most promising intelligent transportation system (ITS) services, which can greatly support route planning, ride-sharing, navigation applications, and effective traffic management. Several factors, like spatial, temporal, and external, have big effects on traffic patterns, and therefore, it is important to develop a mechanism that can jointly capture correlations of these components. However, spatial sparsity issues make travel time prediction very challenging, especially when dealing with the origin-destination (OD) method, since the trajectory data may not be available. In this paper, we introduce a unified deep learning-based framework named joint spatial-temporal correlation (JSTC) mechanism to improve the accuracy of OD travel time prediction. First, we design a spatiotemporal correlation block that combines two modules: self-convolutional attention integrated with a temporal convolutional network (TCN) to capture the spatial correlations along with the temporal dependencies. Then, we enhance our model performance through adopting a multi-head attention module to learn the attentional weights of the spatial, temporal, and external features based on their contributions to the output and speed up the training process. Extensive experiments on three large-scale real-world traffic datasets (NYC, Chengdu, and Xi’an) show the efficiency of our model and its superiority compared to other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».