Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nonlinear Traffic Prediction as a Matrix Completion Problem with Ensemble Learning

論文の概要: Nonlinear Traffic Prediction as a Matrix Completion Problem with Ensemble Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02492v4
Date: Sat, 10 Jul 2021 12:30:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 13:07:57.654815
Title: Nonlinear Traffic Prediction as a Matrix Completion Problem with Ensemble Learning
Title（参考訳）: アンサンブル学習による行列補完問題としての非線形交通予測
Authors: Wenqing Li, Chuhan Yang, and Saif Eddin Jabari
Abstract要約: 本稿では,信号化トラフィック運用管理における短期的な交通予測の問題に対処する。高分解能(秒間)におけるセンサ状態の予測に焦点をあてる私たちのコントリビューションは,3つの洞察を提供するものとして要約することができます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137629
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper addresses the problem of short-term traffic prediction for signalized traffic operations management. Specifically, we focus on predicting sensor states in high-resolution (second-by-second). This contrasts with traditional traffic forecasting problems, which have focused on predicting aggregated traffic variables, typically over intervals that are no shorter than 5 minutes. Our contributions can be summarized as offering three insights: first, we show how the prediction problem can be modeled as a matrix completion problem. Second, we employ a block-coordinate descent algorithm and demonstrate that the algorithm converges in sub-linear time to a block coordinate-wise optimizer. This allows us to capitalize on the "bigness" of high-resolution data in a computationally feasible way. Third, we develop an ensemble learning (or adaptive boosting) approach to reduce the training error to within any arbitrary error threshold. The latter utilizes past days so that the boosting can be interpreted as capturing periodic patterns in the data. The performance of the proposed method is analyzed theoretically and tested empirically using both simulated data and a real-world high-resolution traffic dataset from Abu Dhabi, UAE. Our experimental results show that the proposed method outperforms other state-of-the-art algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,信号化トラフィック運用管理における短期交通予測の問題に対処する。具体的には,高分解能(秒間)でのセンサ状態の予測に着目する。これは、通常5分未満の間隔で集約されたトラフィック変数を予測することに焦点を当てた従来のトラフィック予測問題とは対照的である。まず,予測問題を行列補完問題としてモデル化する方法を示す。第2に、ブロック座標降下アルゴリズムを用い、そのアルゴリズムがサブ線形時間でブロック座標最適化器に収束することを実証する。これにより,高分解能データの「大さ」を計算可能な方法で活用することができる。第3に,任意の誤差閾値内でトレーニングエラーを低減させるアンサンブル学習(適応ブースティング)手法を開発した。後者は過去数日間を利用して、データ内の周期的なパターンを捉えることができる。提案手法の性能を理論的に解析し,uaeのアブダビのシミュレーションデータと実世界の高分解能トラヒックデータセットを用いて実証実験を行った。実験の結果,提案手法は他の最先端アルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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