A Multi-Source Dynamic Temporal Point Process Model for Train Delay Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Train delay prediction is a key technology for intelligent train scheduling and passenger services. We propose a train delay prediction model that takes into account the asynchrony of train events, the dynamics of train operations, and the diversity of influencing factors. Firstly, we consider train operations as discrete sequences of train events and propose a train arrival neural temporal point process (TANTPP) framework focused on predicting train delays that explicitly models the asynchrony of train events. Secondly, we introduce a multi-source dynamic spatiotemporal embedding method for the feature encoder in the TANTPP framework, which enhances the capability to capture the features of train operation networks. Thirdly, to better capture the distribution of train events in the TANTPP framework, we utilize a log-normal mixture hybrid method to learn the probability density distribution of train arrival events. Finally, the experimental result on real-world datasets demonstrates that the TANTPP model outperforms current state-of-the-art models, reducing the MAE by 10.85%, the RMSE by 9.8%, the RRSE by 3.78% and the MAPE by 10.11% on average. To the best of our knowledge, this is the first study to utilize neural temporal point processes to enhance train delay prediction.
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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 découle