ST-Mamba: Spatial-Temporal Selective State Space Model for Traffic Flow Prediction

📄 arXiv: 2404.13257v2 📥 PDF

作者: Zhiqi Shao, Michael G. H. Bell, Ze Wang, D. Glenn Geers, Haoning Xi, Junbin Gao

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-20 (更新: 2024-05-18)

备注: 25 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出ST-Mamba模型以解决交通流预测中的计算复杂性与精度问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 交通流预测 空间-时间学习 状态空间模型 计算效率 智能交通系统 长程依赖 数据处理

📋 核心要点

  1. 现有交通流预测方法在整合多种因素时面临计算复杂性与精度之间的权衡挑战。
  2. 本文提出的ST-Mamba模型通过空间-时间学习，避免了传统图建模的局限性，提升了预测性能。
  3. 实验结果表明，ST-Mamba在计算速度上提高了61.11%，预测准确性提升了0.67%，设立了新的基准。

📝 摘要（中文）

交通流预测是智能交通系统中的关键环节，随着大量交通数据的可用性，其在人工智能领域的应用日益增多。目前，交通流预测面临的挑战在于整合多种因素，同时平衡计算复杂性与有效的长远、大规模预测所需的精度。为此，本文提出了一种空间-时间选择状态空间模型（ST-Mamba），首次在不使用图建模的情况下，利用空间-时间学习的优势进行交通流预测。ST-Mamba模型能够有效捕捉交通流数据的长程依赖，避免过平滑问题。通过引入有效的空间-时间混合器（ST-Mixer）和空间-时间选择状态空间（ST-SSM）模块，ST-Mamba简化了处理流程，提高了计算效率，显著提升了长程交通流预测的准确性。与现有最先进模型相比，ST-Mamba在计算速度上提高了61.11%，预测精度提升了0.67%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决交通流预测中存在的计算复杂性与预测精度之间的矛盾。现有方法往往依赖于图建模，导致在处理长程依赖时出现过平滑现象，影响预测效果。

核心思路：ST-Mamba模型通过引入空间-时间选择状态空间（ST-SSM）和空间-时间混合器（ST-Mixer），实现了空间与时间数据处理的无缝整合，从而有效捕捉长程依赖，提升了预测的准确性与效率。

技术框架：ST-Mamba的整体架构包括数据输入模块、ST-Mixer模块和ST-SSM模块。数据输入模块负责接收交通流数据，ST-Mixer模块进行空间与时间特征的融合，ST-SSM模块则优化计算过程，提升整体效率。

关键创新：ST-Mamba的主要创新在于首次不依赖图建模，利用空间-时间学习框架来处理交通流数据，显著改善了长程依赖的捕捉能力，避免了过平滑问题。

关键设计：模型设计中，ST-Mixer模块采用了多层次特征融合策略，ST-SSM模块则通过选择性状态空间结构优化计算效率，确保了模型在长短期预测中的高效性与准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ST-Mamba模型在实验中表现出色，相较于之前的最先进模型，其计算速度提高了61.11%，预测准确性提升了0.67%。这一成果不仅提升了交通流预测的效率，也为智能交通系统的优化提供了新的技术基础。

🎯 应用场景

ST-Mamba模型在智能交通系统中具有广泛的应用潜力，能够有效提升交通流预测的准确性和效率，进而优化交通管理策略。未来，该模型可扩展至城市交通监控、智能导航系统及交通流量分析等领域，为城市交通管理提供更为精准的数据支持。

📄 摘要（原文）

Traffic flow prediction, a critical aspect of intelligent transportation systems, has been increasingly popular in the field of artificial intelligence, driven by the availability of extensive traffic data. The current challenges of traffic flow prediction lie in integrating diverse factors while balancing the trade-off between computational complexity and the precision necessary for effective long-range and large-scale predictions. To address these challenges, we introduce a Spatial-Temporal Selective State Space (ST-Mamba) model, which is the first to leverage the power of spatial-temporal learning in traffic flow prediction without using graph modeling. The ST-Mamba model can effectively capture the long-range dependency for traffic flow data, thereby avoiding the issue of over-smoothing. The proposed ST-Mamba model incorporates an effective Spatial-Temporal Mixer (ST-Mixer) to seamlessly integrate spatial and temporal data processing into a unified framework and employs a Spatial-Temporal Selective State Space (ST-SSM) block to improve computational efficiency. The proposed ST-Mamba model, specifically designed for spatial-temporal data, simplifies processing procedure and enhances generalization capabilities, thereby significantly improving the accuracy of long-range traffic flow prediction. Compared to the previous state-of-the-art (SOTA) model, the proposed ST-Mamba model achieves a 61.11\% improvement in computational speed and increases prediction accuracy by 0.67\%. Extensive experiments with real-world traffic datasets demonstrate that the \textsf{ST-Mamba} model sets a new benchmark in traffic flow prediction, achieving SOTA performance in computational efficiency for both long- and short-range predictions and significantly improving the overall efficiency and effectiveness of traffic management.