論文の概要: Estimation of Missing Data in Intelligent Transportation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03295v1
• Date: Sat, 9 Jan 2021 05:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 11:57:35.371929
• Title: Estimation of Missing Data in Intelligent Transportation System
• Title（参考訳）: インテリジェントトランスポートシステムにおける欠落データの推定
• Authors: Bahareh Najafi, Saeedeh Parsaeefard, Alberto Leon-Garcia
• Abstract要約: インテリジェント交通システム(ITS)における交通速度の欠落と走行時間推定に関する研究 MLに基づくマルチ方向性リカレントニューラルネットワーク(M-RNN)に焦点をあてる。 このアプローチの有効性をTomTomデータセットで評価し、平均車両速度と走行時間を測定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.936402320555635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing data is a challenge in many applications, including intelligent transportation systems (ITS). In this paper, we study traffic speed and travel time estimations in ITS, where portions of the collected data are missing due to sensor instability and communication errors at collection points. These practical issues can be remediated by missing data analysis, which are mainly categorized as either statistical or machine learning(ML)-based approaches. Statistical methods require the prior probability distribution of the data which is unknown in our application. Therefore, we focus on an ML-based approach, Multi-Directional Recurrent Neural Network (M-RNN). M-RNN utilizes both temporal and spatial characteristics of the data. We evaluate the effectiveness of this approach on a TomTom dataset containing spatio-temporal measurements of average vehicle speed and travel time in the Greater Toronto Area (GTA). We evaluate the method under various conditions, where the results demonstrate that M-RNN outperforms existing solutions,e.g., spline interpolation and matrix completion, by up to 58% decreases in Root Mean Square Error (RMSE).
• Abstract（参考訳）: データ不足は、インテリジェントトランスポートシステム(ITS)を含む多くのアプリケーションにおいて課題である。 本稿では,センサの不安定性や収集点における通信エラーにより収集データの一部が欠落している交通速度と走行時間の推定について検討する。 これらの実践的な問題は、主に統計学または機械学習(ml)ベースのアプローチに分類されるデータ分析の欠如によって再媒介することができる。 統計的手法では, 応用で未知なデータの事前確率分布が必要となる。 そこで我々はMLに基づくMulti-Directional Recurrent Neural Network (M-RNN)に焦点を当てた。 M-RNNは、データの時間的特性と空間的特性の両方を利用する。 トロント大都市圏(GTA)における車両の平均速度と走行時間の時空間計測を含むTomTomデータセットに対するこのアプローチの有効性を評価する。 本研究では,M-RNNが既存の解,例えばスプライン補間や行列の完備性を最大58%向上する根平均正方形誤差(RMSE)を,様々な条件下で評価した。

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