Towards Resilient Transportation: A Conditional Transformer for Accident-Informed Traffic Forecasting
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Hongjun, Yong, Jiawei, Wang, Jiawei, Fukushima, Shintaro, Jiang, Renhe |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
TrajGPT-R: Generating Urban Mobility Trajectory with Reinforcement Learning-Enhanced Generative Pre-trained Transformer
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling the Inflexibility of Adaptive Embedding in Traffic Forecasting
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
STGformer: Efficient Spatiotemporal Graph Transformer for Traffic Forecasting
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Traffic Forecasting against Spatial Shift over Years
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
How Different from the Past? Spatio-Temporal Time Series Forecasting with Self-Supervised Deviation Learning
di: Gao, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
ELLMob: Event-Driven Human Mobility Generation with Self-Aligned LLM Framework
di: Wang, Yusong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yusong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Routing Channel-Patch Dependencies in Time Series Forecasting with Graph Spectral Decomposition
di: Li, Dongyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Dongyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
TrajFlow: Nation-wide Pseudo GPS Trajectory Generation with Flow Matching Models
di: Li, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2026)
Resilience Inference for Supply Chains with Hypergraph Neural Network
di: Shen, Zetian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zetian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Large-Scale Traffic Forecasting with Transformers: A Spatial Data Management Perspective
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
UniST-Pred: A Robust Unified Framework for Spatio-Temporal Traffic Forecasting in Transportation Networks Under Disruptions
di: Wang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Free Draft-and-Verification: Toward Lossless Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models
di: Wu, Shutong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Shutong, et al.
Pubblicazione: (2025)
SDGF: Fusing Static and Multi-Scale Dynamic Correlations for Multivariate Time Series Forecasting
di: Wang, Shaoxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shaoxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hotspot Prediction of Severe Traffic Accidents in the Federal District of Brazil
di: Lima, Vinicius, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lima, Vinicius, et al.
Pubblicazione: (2023)
Graph-Conditioned Mixture of Graph Neural Network Experts for Traffic Forecasting
di: Ghaffari, Amirhossein, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghaffari, Amirhossein, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty-Aware Probabilistic Graph Neural Networks for Road-Level Traffic Accident Prediction
di: Gao, Xiaowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Xiaowei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Spatiotemporal-aware Trend-Seasonality Decomposition Network for Traffic Flow Forecasting
di: Cao, Lingxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Lingxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
RPN 2: On Interdependence Function Learning Towards Unifying and Advancing CNN, RNN, GNN, and Transformer
di: Zhang, Jiawei
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiawei
Pubblicazione: (2024)
Spatio-Temporal Partial Sensing Forecast for Long-term Traffic
di: Liu, Zibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating the Generalization Ability of Spatiotemporal Model in Urban Scenario
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
CausalMob: Causal Human Mobility Prediction with LLMs-derived Human Intentions toward Public Events
di: Yang, Xiaojie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xiaojie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Better IncomLDL: We Are Unaware of Hidden Labels in Advance
di: Jiang, Jiecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Jiecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
CITRAS: Covariate-Informed Transformer for Time Series Forecasting
di: Yamaguchi, Yosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yamaguchi, Yosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalising Traffic Forecasting to Regions without Traffic Observations
di: Su, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting
di: Wang, Rushan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Rushan, et al.
Pubblicazione: (2024)
SMA-Hyper: Spatiotemporal Multi-View Fusion Hypergraph Learning for Traffic Accident Prediction
di: Gao, Xiaowei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Xiaowei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
UoMo: A Universal Model of Mobile Traffic Forecasting for Wireless Network Optimization
di: Chai, Haoye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chai, Haoye, et al.
Pubblicazione: (2024)
Label Distribution Learning from Logical Label
di: Jia, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jia, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing Spatio-temporal Quantile Forecasting with Curriculum Learning: Lessons Learned
di: Yin, Du, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yin, Du, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Neural Scaling Laws for Time Series Foundation Models
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Qingren, et al.
Pubblicazione: (2024)
Skillful Kilometer-Scale Regional Weather Forecasting via Global and Regional Coupling
di: Chen, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
CreditAudit: 2$^\text{nd}$ Dimension for LLM Evaluation and Selection
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Incident-Guided Spatiotemporal Traffic Forecasting
di: Fan, Lixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Lixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Prompt Learning for Traffic Forecasting
di: Zhang, Qianru, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Qianru, et al.
Pubblicazione: (2026)
STMGF: An Effective Spatial-Temporal Multi-Granularity Framework for Traffic Forecasting
di: Zhao, Zhengyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Zhengyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Teleconnection-Aware Transformer for Global Subseasonal-to-Seasonal Forecasting
di: Lyu, Tengfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Tengfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
PIMCST: Physics-Informed Multi-Phase Consensus and Spatio-Temporal Few-Shot Learning for Traffic Flow Forecasting
di: Fofanah, Abdul Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fofanah, Abdul Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Triple-Inertial Accelerated Alternating Optimization Method for Deep Learning Training
di: Yan, Chengcheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Chengcheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
TrajGPT-R: Generating Urban Mobility Trajectory with Reinforcement Learning-Enhanced Generative Pre-trained Transformer
di: Wang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Unveiling the Inflexibility of Adaptive Embedding in Traffic Forecasting
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
STGformer: Efficient Spatiotemporal Graph Transformer for Traffic Forecasting
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Robust Traffic Forecasting against Spatial Shift over Years
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
How Different from the Past? Spatio-Temporal Time Series Forecasting with Self-Supervised Deviation Learning
di: Gao, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)