論文の概要: Composite Travel Generative Adversarial Networks for Tabular and Sequential Population Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06838v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 00:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:04:24.753080
• Title: Composite Travel Generative Adversarial Networks for Tabular and Sequential Population Synthesis
• Title（参考訳）: タブラルおよびシークエンシャル集団合成のための複合旅行生成逆ネットワーク
• Authors: Godwin Badu-Marfo, Bilal Farooq, and Zachary Paterson
• Abstract要約: 本稿では,人口の関節分布を推定するためにCTGAN(Composite Travel Generative Adversarial Network)を提案する。 CTGANモデルは、変分オートエンコーダ(VAE)法など、最近提案された他の手法と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.259027520298188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agent-based transportation modelling has become the standard to simulate travel behaviour, mobility choices and activity preferences using disaggregate travel demand data for entire populations, data that are not typically readily available. Various methods have been proposed to synthesize population data for this purpose. We present a Composite Travel Generative Adversarial Network (CTGAN), a novel deep generative model to estimate the underlying joint distribution of a population, that is capable of reconstructing composite synthetic agents having tabular (e.g. age and sex) as well as sequential mobility data (e.g. trip trajectory and sequence). The CTGAN model is compared with other recently proposed methods such as the Variational Autoencoders (VAE) method, which has shown success in high dimensional tabular population synthesis. We evaluate the performance of the synthesized outputs based on distribution similarity, multi-variate correlations and spatio-temporal metrics. The results show the consistent and accurate generation of synthetic populations and their tabular and spatially sequential attributes, generated over varying spatial scales and dimensions.
• Abstract（参考訳）: エージェントベースの交通モデルが旅行行動、移動選択、行動選好をシミュレートする標準となり、人口全体の旅行需要データを分解する。 この目的で人口データを合成する様々な方法が提案されている。 本研究では, 表型(年齢, 性別など)と連続移動データ(トリップ軌跡, シーケンスなど)を有する複合合成エージェントを再構築可能な, 集団の結合分布を推定する新しい深層生成モデルである複合旅行生成逆ネットワーク(ctgan)を提案する。 CTGANモデルは、高次元の表層集団合成に成功した変分オートエンコーダ(VAE)法など、最近提案された他の手法と比較される。 本研究では,分布類似性,多変量相関,時空間メトリクスに基づく合成出力の性能評価を行った。 その結果, 空間規模や次元の異なる合成個体群とその表層および空間的連続特性の一貫性と精度が示された。

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