論文の概要: Clustering of Time Series Data with Prior Geographical Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01310v1
- Date: Sat, 3 Jul 2021 00:19:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-06 14:55:46.581235
- Title: Clustering of Time Series Data with Prior Geographical Information
- Title(参考訳): 事前地理情報を用いた時系列データのクラスタリング
- Authors: Reza Asadi and Amelia Regan
- Abstract要約: 本研究では,空間的・時間的文脈に基づく時系列データを用いた時空間クラスタリングモデルを提案する。
提案したSpatial-DEC(Spatial-DEC)は,遅延特徴表現の構築に先立つ地理情報を利用する。
その結果,提案した空間DECはより望ましい時間的クラスタを見つけることができることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.26651200086513094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Time Series data are broadly studied in various domains of transportation
systems. Traffic data area challenging example of spatio-temporal data, as it
is multi-variate time series with high correlations in spatial and temporal
neighborhoods. Spatio-temporal clustering of traffic flow data find similar
patterns in both spatial and temporal domain, where it provides better
capability for analyzing a transportation network, and improving related
machine learning models, such as traffic flow prediction and anomaly detection.
In this paper, we propose a spatio-temporal clustering model, where it clusters
time series data based on spatial and temporal contexts. We propose a variation
of a Deep Embedded Clustering(DEC) model for finding spatio-temporal clusters.
The proposed model Spatial-DEC (S-DEC) use prior geographical information in
building latent feature representations. We also define evaluation metrics for
spatio-temporal clusters. Not only do the obtained clusters have better
temporal similarity when evaluated using DTW distance, but also the clusters
better represents spatial connectivity and dis-connectivity. We use traffic
flow data obtained by PeMS in our analysis. The results show that the proposed
Spatial-DEC can find more desired spatio-temporal clusters.
- Abstract(参考訳): 時系列データは輸送システムの様々な領域で広く研究されている。
空間的・時間的相関が強い多変量時系列であるため,時空間データに挑戦する交通データ領域が存在する。
トラフィックフローデータの時空間クラスタリングは、空間領域と時間領域の両方で類似したパターンを見つけ、交通ネットワークを解析し、トラフィックフロー予測や異常検出などの関連する機械学習モデルを改善する。
本稿では,空間的および時間的文脈に基づいて時系列データをクラスタリングする時空間クラスタリングモデルを提案する。
本稿では,時空間クラスタ探索のための深層クラスタリング(dec)モデルの変種を提案する。
提案するs-dec (s-dec) は, 潜在特徴表現の構築に先行する地理情報を用いる。
また,時空間クラスタの評価指標も定義する。
DTW距離を用いて評価すると,得られたクラスタの時間的類似性が向上するだけでなく,クラスタの空間接続性や非接続性も向上する。
分析にはPeMSが取得したトラフィックフローデータを用いる。
その結果,提案した空間DECにより,より望ましい時空間クラスタが得られた。
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