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Federated Approach for Privacy-Preserving Traffic Prediction Using Graph Convolutional Network

Journal of Shanghai Jiaotong university(Science) 2024年第3期29卷 509-517页

作者： lonare savita BHRAMARAMBA Ravi Pimpri Chinchwad College of Engineering Pune 411044India Department of Computer Science and Engineering GITAMViskhapatnam 530045India

Existing traffic flow prediction frameworks have already achieved enormous success due to large traffic datasets and capability of deep learning ***,data privacy and security are always a challenge in every field where data need to be uploaded to the *** learning(FL)is an emerging trend for distributed training of *** primary goal of FL is to train an efficient communication model without compromising data *** traffic data have a robust spatio-temporal correlation,but various approaches proposed earlier have not considered spatial correlation of the traffic *** paper presents FL-based traffic flow prediction with spatio-temporal *** work uses a differential privacy(DP)scheme for privacy preservation of participant's *** the best of our knowledge,this is the first time that FL is used for vehicular traffic prediction while considering the spatio-temporal correlation of traffic data with DP *** proposed framework trains the data locally at the client-side with *** then uses the model aggregation mechanism federated graph convolutional network(FedGCN)at the server-side to find the average of locally trained *** results of the proposed work show that the FedGCN model accurately predicts the *** scheme at client-side helps clients to set a budget for privacy loss.

关键词： federated learning(FL) traffic flow prediction data privacy graph convolutional network(GCN) differential privacy(DP)

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