LISA: Learning-Integrated Space Partitioning Framework for Traffic Accident Forecasting on Heterogeneous Spatiotemporal Data

📄 arXiv: 2412.15365v1 📥 PDF

作者: Bang An, Xun Zhou, Amin Vahedian, Nick Street, Jinping Guan, Jun Luo

分类: cs.LG

发布日期: 2024-12-19

期刊: IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2024

💡 一句话要点

提出LISA框架，用于异构时空数据上的交通事故事故预测，实现自适应空间划分。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 交通事故事故预测 异构时空数据 空间划分 集成学习 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有交通事故事故预测方法难以处理空间异质性，尤其是在不同尺度和区域上的异构事故模式。
  2. LISA框架通过集成学习和空间划分，在模型训练过程中自适应地学习最优的空间划分，提升预测精度。
  3. 实验结果表明，LISA框架能够有效捕获潜在的异构模式，并显著提升基线网络的预测性能，平均提升13.0%。

📝 摘要（中文）

交通事故事故预测是智能交通管理和应急响应系统的重要任务。然而，由于环境的空间异质性，这项任务极具挑战性。现有的数据驱动方法主要集中于研究规模有限的同质区域（例如，纽约市等单一城市区域），并且无法处理不同尺度下空间上的异构事故模式。最近的研究进展（例如，空间集成）利用预定义的空间划分并学习多个模型来提高预测准确性。但是，在训练模型之前，需要外部知识来定义适当的空间划分，并且预定义的划分不一定能减少异质性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的学习集成空间划分框架（LISA），以在训练模型的同时学习划分，其中划分过程和学习过程以一种划分由预测准确性而非其他因素显式指导的方式集成。使用真实世界数据集的实验表明，我们的工作可以以自引导的方式捕获潜在的异构模式，并使基线网络平均提高13.0%。

🔬 方法详解

问题定义：现有交通事故事故预测方法主要集中在同质区域，无法有效处理异构时空数据带来的挑战。预定义的空间划分方法依赖外部知识，且划分方式可能并非最优，无法有效降低异质性，影响预测精度。

核心思路：LISA框架的核心思路是在模型训练过程中同步学习空间划分，使划分过程由预测准确性直接驱动，而非依赖外部知识或预定义规则。通过这种方式，LISA能够自适应地发现数据中潜在的异构模式，并生成更适合预测任务的空间划分。

技术框架：LISA框架包含两个主要模块：空间划分模块和预测模型模块。空间划分模块负责根据预测模型的表现动态调整空间划分，预测模型模块则利用划分后的空间数据进行训练和预测。这两个模块相互作用，共同优化，最终得到一个既能有效划分空间又能准确预测事故的模型。具体流程为：初始化空间划分 -> 使用当前划分训练预测模型 -> 评估预测模型性能 -> 根据性能调整空间划分 -> 重复训练和调整过程，直至收敛。

关键创新：LISA框架的关键创新在于将空间划分过程与模型学习过程集成在一起，实现了自适应的空间划分。与传统的预定义空间划分方法相比，LISA能够根据数据本身的特性动态调整划分，从而更好地适应异构时空数据。这种自适应性使得LISA能够捕获到更细粒度的空间模式，并提高预测精度。

关键设计：LISA框架的关键设计包括：1）空间划分策略：采用基于树结构的划分方法，可以灵活地调整划分粒度。2）性能评估指标：使用预测准确率作为划分的指导信号。3）优化算法：采用梯度下降等优化算法来同步优化空间划分和预测模型。损失函数的设计需要同时考虑预测误差和划分的复杂度，以避免过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LISA框架在真实世界数据集上显著优于基线方法，平均提升了13.0%的预测准确率。LISA能够自适应地学习到更有效的空间划分，从而更好地捕获异构时空数据中的潜在模式。实验还验证了LISA框架在不同数据集和不同预测任务上的泛化能力。

🎯 应用场景

LISA框架可应用于智能交通管理、应急响应系统、城市规划等领域。通过准确预测交通事故事故，可以提前部署救援资源，减少事故造成的损失，优化交通流量，提高城市交通的安全性和效率。未来，该框架还可扩展到其他时空数据分析任务，例如犯罪预测、疾病传播预测等。

📄 摘要（原文）

Traffic accident forecasting is an important task for intelligent transportation management and emergency response systems. However, this problem is challenging due to the spatial heterogeneity of the environment. Existing data-driven methods mostly focus on studying homogeneous areas with limited size (e.g. a single urban area such as New York City) and fail to handle the heterogeneous accident patterns over space at different scales. Recent advances (e.g. spatial ensemble) utilize pre-defined space partitions and learn multiple models to improve prediction accuracy. However, external knowledge is required to define proper space partitions before training models and pre-defined partitions may not necessarily reduce the heterogeneity. To address this issue, we propose a novel Learning-Integrated Space Partition Framework (LISA) to simultaneously learn partitions while training models, where the partitioning process and learning process are integrated in a way that partitioning is guided explicitly by prediction accuracy rather than other factors. Experiments using real-world datasets, demonstrate that our work can capture underlying heterogeneous patterns in a self-guided way and substantially improve baseline networks by an average of 13.0%.