論文の概要: Destination Prediction Based on Partial Trajectory Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07473v1
- Date: Thu, 16 Apr 2020 06:26:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 20:42:41.326881
- Title: Destination Prediction Based on Partial Trajectory Data
- Title（参考訳）: 部分軌道データに基づく目的地予測
- Authors: Patrick Ebel, Ibrahim Emre G\"ol, Christoph Lingenfelder and Andreas
Vogelsang
- Abstract要約: 新車を買う人の3分の2は、内蔵のナビゲーションシステムの代わりに代用車を好んでいる。
多くのアプリケーションでは、ユーザの意図する目的地やルートに関する知識が不可欠である。
提案手法は,最新の部分軌跡と追加の文脈データに基づいて,車両の行き先や経路を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.783019576803369
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Two-thirds of the people who buy a new car prefer to use a substitute instead
of the built-in navigation system. However, for many applications, knowledge
about a user's intended destination and route is crucial. For example,
suggestions for available parking spots close to the destination can be made or
ride-sharing opportunities along the route are facilitated. Our approach
predicts probable destinations and routes of a vehicle, based on the most
recent partial trajectory and additional contextual data. The approach follows
a three-step procedure: First, a $k$-d tree-based space discretization is
performed, mapping GPS locations to discrete regions. Secondly, a recurrent
neural network is trained to predict the destination based on partial sequences
of trajectories. The neural network produces destination scores, signifying the
probability of each region being the destination. Finally, the routes to the
most probable destinations are calculated. To evaluate the method, we compare
multiple neural architectures and present the experimental results of the
destination prediction. The experiments are based on two public datasets of
non-personalized, timestamped GPS locations of taxi trips. The best performing
models were able to predict the destination of a vehicle with a mean error of
1.3 km and 1.43 km respectively.
- Abstract（参考訳）: 新車を買う人の3分の2は、内蔵のナビゲーションシステムの代わりに代用車を好んでいる。
しかし、多くのアプリケーションでは、ユーザの意図する目的地やルートに関する知識が不可欠である。
例えば、目的地近くで利用可能な駐車場の提案や、沿線での乗り合いの機会の確保などが可能である。
提案手法は,最新の部分軌跡と追加の文脈データに基づいて,車両の行き先や経路を予測する。
まず、$k$-dツリーベースの空間離散化が行われ、GPS位置を離散領域にマッピングする。
次に、リカレントニューラルネットワークをトレーニングし、軌道の部分的なシーケンスに基づいて目的地を予測する。
ニューラルネットワークは目的地スコアを生成し、目的地となる各領域の確率を示す。
最後に、最も確率の高い目的地へのルートを算出する。
提案手法を評価するため,複数のニューラルアーキテクチャを比較し,目的地予測の実験結果を示す。
この実験は、タクシー旅行の非パーソナライズされたタイムスタンプgpsロケーションの2つの公開データセットに基づいている。
最高性能のモデルはそれぞれ1.3kmと1.43kmの誤差で車両の目的地を予測することができた。
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