論文の概要: Sensor selection on graphs via data-driven node sub-sampling in network time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11815v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 15:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-10 02:58:07.052140
• Title: Sensor selection on graphs via data-driven node sub-sampling in network time series
• Title（参考訳）: ネットワーク時系列におけるデータ駆動ノードサブサンプリングによるグラフ上のセンサ選択
• Abstract要約: 本稿では,時系列ネットワーク上でセンサの最適なサンプリングセットを選択するという問題に対処する。 我々は,一定数のセンサをオフにするか,あるいは等価にノードのサンプリングセットを選択するために,データ駆動の様々な戦略を提案し,比較する。 提案手法の性能を明らかにするため, 異なる都市における自転車共有ネットワークの実データ解析に関する数値実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is concerned by the problem of selecting an optimal sampling set of sensors over a network of time series for the purpose of signal recovery at non-observed sensors with a minimal reconstruction error. The problem is motivated by applications where time-dependent graph signals are collected over redundant networks. In this setting, one may wish to only use a subset of sensors to predict data streams over the whole collection of nodes in the underlying graph. A typical application is the possibility to reduce the power consumption in a network of sensors that may have limited battery supplies. We propose and compare various data-driven strategies to turn off a fixed number of sensors or equivalently to select a sampling set of nodes. We also relate our approach to the existing literature on sensor selection from multivariate data with a (possibly) underlying graph structure. Our methodology combines tools from multivariate time series analysis, graph signal processing, statistical learning in high-dimension and deep learning. To illustrate the performances of our approach, we report numerical experiments on the analysis of real data from bike sharing networks in different cities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非観測センサの信号回復を最小の再構成誤差で目的とし,時系列ネットワーク上でのセンサの最適サンプリングセットの選択の問題について述べる。 この問題は、時間依存グラフ信号が冗長ネットワーク上で収集されるアプリケーションによって動機付けられている。 この設定では、基礎となるグラフのノード全体のデータストリームを予測するために、センサーのサブセットのみを使用したい場合もあります。 典型的な応用は、バッテリーの供給が限られているかもしれないセンサーのネットワークにおける消費電力を減らすことである。 我々は,一定数のセンサをオフにしたり,あるいは等価にノードのサンプリングセットを選択するためのデータ駆動戦略を提案し,比較する。 また,多変量データからのセンサ選択に関する既存の文献と(おそらく)基礎となるグラフ構造とのアプローチを関連付けた。 本手法は,多変量時系列解析,グラフ信号処理,高次元・深層学習における統計的学習などのツールを組み合わせる。 提案手法の性能を明らかにするため, 異なる都市における自転車共有ネットワークの実データ解析に関する数値実験を行った。

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