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EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架
被引量：
3
1
作者
李可
杨玲
+2 位作者
赵晏伯
陈泳龙
罗寿西
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第9期318-330,共13页
在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一。车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响。文中综合考虑了上述因素,提出了一种新...
在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一。车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响。文中综合考虑了上述因素,提出了一种新的基于边-增强图卷神经网络的通信有效的分布式机器学习框架EGCN-CeDML(Edge-enhanced Graph Convolutional Neural Network-Communication-efficient Distributed Machine Learning)。相比面向单一设备的集中式预测框架,EGCN-CeDML是通信有效的分布式机器学习框架,该框架无需将所有原始数据发送到云服务器,而是直接将用户数据在本地边缘设备存储、处理和计算。这种在多个边缘设备训练神经网络的方式缓解了集中训练神经网络的压力,降低了传输数据量和通信延迟,提升了数据处理效率,在一定程度上也保护了用户隐私。各个边缘设备部署的复合图卷积网络(EGCN-LSTM)利用边-增强注意力机制和图卷积神经网络的特征传递机制,当周围车辆数量增长至十几辆时仍能快速提取和传递车辆间的交互信息,保证了较准确的预测性能和较低的时间复杂度。不限于车辆驾驶行为预测,各边缘设备可以根据自身的计算能能力和存储能力,在保证神经网络性能的前提下灵活控制神经网络的类型和规模以适用于不同的应用场景。EGCN-CeDML在公开数据集NGSIM上的实验结果表明:无论交通复杂程度如何,EGCN-CeDML的计算时间和预测性能都优于以往模型,精准率可达0.9391,召回率可达0.9557,F1分数可达0.9473;预测时长为1 s时,预测准确率达到了91.21%;即使车辆数目增加,算法也能保持较低的时间复杂度,且稳定在0.1 s以内。
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关键词
车辆驾驶行为预测
图卷积网络
边增强
注意力机制
分布式机器学习
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题名
EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架
被引量：
3
1
作者
李可
杨玲
赵晏伯
陈泳龙
罗寿西
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
教育部可持续智能交通工程研究中心
四川省网络通信技术重点实验室
西南交通大学利兹学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第9期318-330,共13页
基金
国家自然科学基金(62202392,61731017)
网络与数据安全四川省重点实验室项目(NDS2022-1)
四川省自然科学基金(2023NSFSC0459,2022NSFSC0944)。
文摘
在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一。车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响。文中综合考虑了上述因素,提出了一种新的基于边-增强图卷神经网络的通信有效的分布式机器学习框架EGCN-CeDML(Edge-enhanced Graph Convolutional Neural Network-Communication-efficient Distributed Machine Learning)。相比面向单一设备的集中式预测框架,EGCN-CeDML是通信有效的分布式机器学习框架,该框架无需将所有原始数据发送到云服务器,而是直接将用户数据在本地边缘设备存储、处理和计算。这种在多个边缘设备训练神经网络的方式缓解了集中训练神经网络的压力,降低了传输数据量和通信延迟,提升了数据处理效率,在一定程度上也保护了用户隐私。各个边缘设备部署的复合图卷积网络(EGCN-LSTM)利用边-增强注意力机制和图卷积神经网络的特征传递机制,当周围车辆数量增长至十几辆时仍能快速提取和传递车辆间的交互信息,保证了较准确的预测性能和较低的时间复杂度。不限于车辆驾驶行为预测,各边缘设备可以根据自身的计算能能力和存储能力,在保证神经网络性能的前提下灵活控制神经网络的类型和规模以适用于不同的应用场景。EGCN-CeDML在公开数据集NGSIM上的实验结果表明:无论交通复杂程度如何,EGCN-CeDML的计算时间和预测性能都优于以往模型,精准率可达0.9391,召回率可达0.9557,F1分数可达0.9473;预测时长为1 s时,预测准确率达到了91.21%;即使车辆数目增加,算法也能保持较低的时间复杂度,且稳定在0.1 s以内。
关键词
车辆驾驶行为预测
图卷积网络
边增强
注意力机制
分布式机器学习
Keywords
Vehicle driving behavior prediction
Graph convolutional network
Edge enhancement
Attention mechanism
Distributed machine learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架
李可
杨玲
赵晏伯
陈泳龙
罗寿西
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
3
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参考文献
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