Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Adaptive Clustering Approach for Accident Prediction

論文の概要: An Adaptive Clustering Approach for Accident Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12308v1
Date: Fri, 27 Aug 2021 14:38:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-30 14:09:33.332766
Title: An Adaptive Clustering Approach for Accident Prediction
Title（参考訳）: 事故予測のための適応クラスタリング手法
Authors: Rajjat Dadwal, Thorben Funke, Elena Demidova
Abstract要約: 最先端の事故予測手法は、静的および均一な格子に基づく地理空間集約に基づいている。本稿では,グリッド成長アルゴリズムに基づく新しい事故予測手法であるAdaptive Clustering Accident Prediction (ACAP)を提案する。 ACAPは,F1スコアの平均値において,複合領域の事故予測性能を2～3ポイント向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic accident prediction is a crucial task in the mobility domain. State-of-the-art accident prediction approaches are based on static and uniform grid-based geospatial aggregations, limiting their capability for fine-grained predictions. This property becomes particularly problematic in more complex regions such as city centers. In such regions, a grid cell can contain subregions with different properties; furthermore, an actual accident-prone region can be split across grid cells arbitrarily. This paper proposes Adaptive Clustering Accident Prediction (ACAP) - a novel accident prediction method based on a grid growing algorithm. ACAP applies adaptive clustering to the observed geospatial accident distribution and performs embeddings of temporal, accident-related, and regional features to increase prediction accuracy. We demonstrate the effectiveness of the proposed ACAP method using open real-world accident datasets from three cities in Germany. We demonstrate that ACAP improves the accident prediction performance for complex regions by 2-3 percent points in F1-score by adapting the geospatial aggregation to the distribution of the underlying spatio-temporal events. Our grid growing approach outperforms the clustering-based baselines by four percent points in terms of F1-score on average.
Abstract（参考訳）: 交通事故予測はモビリティ領域において重要なタスクである。最先端の事故予測アプローチは、静的および均一なグリッドベースの地理空間集約に基づいており、粒度予測の能力を制限する。この性質は市中心部のような複雑な地域で特に問題となる。このような領域では、グリッドセルは異なる性質を持つサブリージョンを含むことができ、さらに実際の事故発生領域をグリッドセル間で任意に分割することができる。本稿では,グリッド成長アルゴリズムに基づく新しい事故予測手法であるAdaptive Clustering Accident Prediction (ACAP)を提案する。 ACAPは観測された空間的事故分布に適応的なクラスタリングを適用し、時間的・事故関連・地域的特徴の埋め込みを行い、予測精度を高める。本稿では,ドイツの3都市における実世界の事故データセットを用いたACAP手法の有効性を示す。 acapは,空間的アグリゲーションを基盤となる時空間事象の分布に適応することにより,f1-scoreにおける複合領域の事故予測性能を2～3ポイント向上させる。我々のグリッド成長アプローチは、クラスタリングベースのベースラインを平均F1スコアで4%上回ります。

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