A Multi-Layer CNN-GRUSKIP model based on transformer for spatial TEMPORAL traffic flow prediction

📄 arXiv: 2501.07593v1 📥 PDF

作者: Karimeh Ibrahim Mohammad Ata, Mohd Khair Hassan, Ayad Ghany Ismaeel, Syed Abdul Rahman Al-Haddad, Thamer Alquthami, Sameer Alani

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-09

备注: 17 Pages, 18 Figures, 6 Tables

期刊: Ain Shams Engineering Journal, Vol. 15, Issue 12, December 2024

DOI: 10.1016/j.asej.2024.103045

💡 一句话要点

提出基于Transformer的多层CNN-GRUSKIP模型，用于时空交通流量预测。

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

关键词: 交通流量预测 时空预测 CNN GRU Transformer 智能交通系统 长时序依赖 GRU-SKIP

📋 核心要点

  1. 现有RNN和CNN模型在处理交通流量预测中稀疏和长时序依赖关系方面存在不足。
  2. CNN-GRUSKIP模型通过结合CNN、GRU-SKIP机制和Transformer，有效捕获交通数据的时空特征。
  3. 在PeMS数据集上的实验表明，CNN-GRUSKIP模型优于多种基线模型，提升了预测精度。

📝 摘要（中文）

交通流量预测是智能交通系统（ITS）的基石，影响着路线优化和环境改善。循环神经网络（RNN）和传统卷积神经网络（CNN）在交通数据的时空动态分析方面存在局限性，尤其是在处理稀疏和扩展的时空模式时。为此，本文提出了一种名为CNN-GRUSKIP的创新方法。该模型集成了GRU-SKIP机制，利用门控循环单元（GRU）处理序列的能力，以及SKIP特性绕过并连接更长时间依赖关系的能力，使其特别适用于具有不规则和扩展模式的交通流量预测。此外，该模型还采用了专门设计的6层CNN，用于深度提取时空相关性。模型包括：（1）专门的CNN特征提取模块；（2）GRU-SKIP增强的长时序模块，擅长捕获扩展模式；（3）Transformer模块，采用编码器-解码器和多头注意力机制来提高预测精度并降低模型复杂度；（4）定制的预测模块。在加州Caltrans性能测量系统（PeMS）的真实数据集（PeMS 4区和8区）上进行的测试表明，CNN-GRUSKIP始终优于ARIMA、Graph Wave Net、HA、LSTM、STGCN和APTN等现有模型。凭借其强大的预测能力和自适应架构，CNN-GRUSKIP模型有望重新定义ITS应用，尤其是在复杂的交通动态场景中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交通流量预测中，现有模型难以有效捕捉交通数据中存在的稀疏、不规则和长时序依赖关系的问题。传统RNN和CNN模型在处理此类复杂时空模式时表现不佳，导致预测精度下降。

核心思路：论文的核心思路是结合CNN提取空间特征、GRU-SKIP机制捕捉长时序依赖关系，以及Transformer模型进行序列建模和预测。通过这种多模块融合的方式，模型能够更全面地理解交通数据的时空动态，从而提高预测精度。GRU-SKIP机制的设计是为了解决传统GRU在处理长序列时可能出现的梯度消失问题。

技术框架：CNN-GRUSKIP模型主要包含四个模块：(1) CNN特征提取模块：使用一个6层CNN提取交通数据的空间特征。(2) GRU-SKIP增强的长时序模块：利用GRU-SKIP机制捕捉交通数据中的长时序依赖关系。(3) Transformer模块：采用编码器-解码器结构和多头注意力机制，对序列进行建模和预测，进一步提高预测精度并降低模型复杂度。(4) 定制的预测模块：根据具体任务需求设计的预测层。

关键创新：该模型的主要创新点在于GRU-SKIP机制的引入和多模块的有效融合。GRU-SKIP机制允许模型跳过不重要的时间步，从而更好地捕捉长时序依赖关系。此外，将CNN、GRU-SKIP和Transformer结合在一起，充分利用了各自的优势，实现了更强大的时空特征提取和预测能力。

关键设计：论文中CNN采用非标准的6层结构，具体参数设置未知。GRU-SKIP机制中的SKIP连接的具体实现方式未知。Transformer模块采用了标准的编码器-解码器结构和多头注意力机制，具体参数设置未知。损失函数和优化器选择未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，CNN-GRUSKIP模型在PeMS数据集（4区和8区）上显著优于ARIMA、Graph Wave Net、HA、LSTM、STGCN和APTN等基线模型。具体的性能提升数据未知，但摘要强调了该模型在多个数据集上的一致优越性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统（ITS）的多个领域，例如路线优化、交通信号控制、交通拥堵预测和缓解等。通过提高交通流量预测的准确性，可以帮助交通管理者更好地规划和管理交通资源，减少交通拥堵，提高交通效率，并降低环境污染。该模型还可用于其他时空数据预测任务，例如天气预报、电力负荷预测等。

📄 摘要（原文）

Traffic flow prediction remains a cornerstone for intelligent transportation systems ITS, influencing both route optimization and environmental efforts. While Recurrent Neural Networks RNN and traditional Convolutional Neural Networks CNN offer some insights into the spatial temporal dynamics of traffic data, they are often limited when navigating sparse and extended spatial temporal patterns. In response, the CNN-GRUSKIP model emerges as a pioneering approach. Notably, it integrates the GRU-SKIP mechanism, a hybrid model that leverages the Gate Recurrent Unit of GRU capabilities to process sequences with the SKIP feature of ability to bypass and connect longer temporal dependencies, making it especially potent for traffic flow predictions with erratic and extended patterns. Another distinctive aspect is its non-standard 6-layer CNN, meticulously designed for in-depth spatiotemporal correlation extraction. The model comprises (1) the specialized CNN feature extraction, (2) the GRU-SKIP enhanced long-temporal module adept at capturing extended patterns, (3) a transformer module employing encoder-decoder and multi-attention mechanisms to hone prediction accuracy and trim model complexity, and (4) a bespoke prediction module. When tested against real-world datasets from California of Caltrans Performance Measurement System PeMS, specifically PeMS districts 4 and 8, the CNN-GRUSKIP consistently outperformed established models such as ARIMA, Graph Wave Net, HA, LSTM, STGCN, and APTN. With its potent predictive prowess and adaptive architecture, the CNN-GRUSKIP model stands to redefine ITS applications, especially where nuanced traffic dynamics are in play.