論文の概要: Low-Rank Hankel Tensor Completion for Traffic Speed Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11335v1
• Date: Fri, 21 May 2021 00:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:52:22.423178
• Title: Low-Rank Hankel Tensor Completion for Traffic Speed Estimation
• Title（参考訳）: 交通速度推定のための低ランクハンケルテンソル補完
• Authors: Xudong Wang, Yuankai Wu, Dingyi Zhuang, Lijun Sun
• Abstract要約: 交通状態推定問題に対する純粋にデータ駆動型かつモデルフリーなソリューションを提案する。 このテンソル構造に低ランクな仮定を課すことで、大域的パターンと未知の複素局所力学の両方を近似することができる。 本研究では,合成シミュレーションデータと実世界の高分解能データの両方について数値実験を行い,提案モデルの有効性と優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.346671461427793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the traffic state estimation (TSE) problem using sparse observations from mobile sensors. TSE can be considered a spatiotemporal interpolation problem in which the evolution of traffic variables (e.g., speed/density) is governed by traffic flow dynamics (e.g., partial differential equations). Most existing TSE methods either rely on well-defined physical traffic flow models or require large amounts of simulation data as input to train machine learning models. Different from previous studies, in this paper we propose a purely data-driven and model-free solution. We consider TSE as a spatiotemporal matrix completion/interpolation problem, and apply spatiotemporal Hankel delay embedding to transforms the original incomplete matrix to a fourth-order tensor. By imposing a low-rank assumption on this tensor structure, we can approximate and characterize both global patterns and the unknown and complex local spatiotemporal dynamics in a data-driven manner. We use the truncated nuclear norm of the spatiotemporal unfolding (i.e., square norm) to approximate the tensor rank and develop an efficient solution algorithm based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). The proposed framework only involves two hyperparameters -- spatial and temporal window lengths, which are easy to set given the degree of data sparsity. We conduct numerical experiments on both synthetic simulation data and real-world high-resolution trajectory data, and our results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed model in some challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動センサからのスパース観測による交通状態推定(TSE)問題について検討する。 TSEは、トラフィック変数(例えば、速度/密度)の進化がトラフィックフローダイナミクス(例えば、偏微分方程式)によって制御される時空間補間問題と考えることができる。 既存のtse手法の多くは、明確に定義された物理トラフィックフローモデルに依存するか、機械学習モデルをトレーニングするために大量のシミュレーションデータを必要とする。 本稿では,これまでの研究と異なり,純粋にデータ駆動型でモデルフリーなソリューションを提案する。 我々は、TSEを時空間行列補完補間問題とみなし、時空間ハンケル遅延埋め込みを適用して元の不完全行列を4階テンソルに変換する。 このテンソル構造に低ランクの仮定を付与することにより、大域的パターンと未知かつ複雑な局所時空間力学をデータ駆動方式で近似し、特徴付けることができる。 時空間展開法(すなわち正方ノルム)のトルーカットされた核ノルムを用いて、テンソルランクを近似し、乗算器の交互方向法(ADMM)に基づく効率的な解アルゴリズムを開発する。 提案されたフレームワークは、2つのハイパーパラメーター(空間的および時間的ウィンドウの長さ)のみを含み、データのスパーシティの度合いを考慮すれば設定が容易である。 本研究では,合成シミュレーションデータと実世界の高分解能軌道データの両方について数値実験を行い,提案手法の有効性と優位性を示す。

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