A Novel Short-term Vehicle Location Prediction using Temporal Graph Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Location prediction is essential for location-based applications such as route recommendation systems, resource allocation optimization in congested areas, congestion avoidance, traffic management, just to mention a few. Knowing approximate vehicle locations can enhance our ability to better manage and prepare the existing mobile edge computing resources in a Vehicular ad hoc network. In this paper, we focus on a graph neural network model to estimate vehicle locations in a timely manner. We first model the vehicle locations based on events that happen between different regions of an area and the car itself. Leveraging our event-based model, we introduce Temporal Location Prediction (TLP) to capture essential features from each node, edges, and neighboring nodes to achieve timely location prediction. Afterwards, instead of using GPS coordinates as input, we demonstrate a new data structure to feed Bidirectional LSTM (BiLSTM) and LSTM for vehicle location prediction in different time intervals. Thus, our main contribution is a network model that utilizes a Temporal Graph neural network for dynamic location prediction. We explain the advantages and disadvantages of each model and how we can improve them. Our experiments on a real dataset show that our model (TLP) outperforms LSTM and BiLSTM in short-term prediction, considering the same scenario and conditions.
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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 ».