論文の概要: CGAN-EB: A Non-parametric Empirical Bayes Method for Crash Hotspot Identification Using Conditional Generative Adversarial Networks: A Simulated Crash Data Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06925v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 16:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 17:06:37.338083
• Title: CGAN-EB: A Non-parametric Empirical Bayes Method for Crash Hotspot Identification Using Conditional Generative Adversarial Networks: A Simulated Crash Data Study
• Title（参考訳）: CGAN-EB:条件付き生成逆数ネットワークを用いたクラッシュホットスポット同定のための非パラメトリック実証ベイズ法:シミュレーションクラッシュデータスタディ
• Authors: Mohammad Zarei, Bruce Hellinga, Pedram Izadpanah
• Abstract要約: 交通における経験的ベイズ推定(EB)を近似するために,CGAN-EBと呼ばれる新しい非パラメトリックな経験的ベイズ手法を提案する。 その性能は、負二項モデル(NB-EB)に基づく従来の手法と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204178451683264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, a new non-parametric empirical Bayes approach called CGAN-EB is proposed for approximating empirical Bayes (EB) estimates in traffic locations (e.g., road segments) which benefits from the modeling advantages of deep neural networks, and its performance is compared in a simulation study with the traditional approach based on negative binomial model (NB-EB). The NB-EB uses negative binomial model in order to model the crash data and is the most common approach in practice. To model the crash data in the proposed CGAN-EB, conditional generative adversarial network is used, which is a powerful deep neural network based method that can model any types of distributions. A number of simulation experiments are designed and conducted to evaluate the CGAN-EB performance in different conditions and compare it with the NB-EB. The results show that CGAN-EB performs as well as NB-EB when conditions favor the NB-EB model (i.e. data conform to the assumptions of the NB model) and outperforms NB-EB in experiments reflecting conditions frequently encountered in practice, specifically low sample means, and when crash frequency does not follow a log-linear relationship with covariates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープニューラルネットワークのモデリングの利点を生かした交通情報(道路セグメントなど)における経験的ベイズ推定(EB)を近似するために,CGAN-EBと呼ばれる新しい非パラメータ的ベイズ手法を提案し,その性能を負二項モデル(NB-EB)に基づく従来の手法と比較した。 NB-EBは、クラッシュデータをモデル化するために負二項モデルを使用し、実際は最も一般的なアプローチである。 提案したCGAN-EBのクラッシュデータをモデル化するために、任意の種類の分布をモデル化できる強力なディープニューラルネットワークに基づく条件付き生成逆数ネットワークを用いる。 CGAN-EBの性能を異なる条件で評価し,NB-EBと比較するために,多数のシミュレーション実験を設計・実施した。 その結果、CGAN-EBは、NB-EBモデル(すなわち、NB-EBモデルの仮定に従属するデータ)を条件が好む場合、NB-EBと同様に動作し、実験においてNB-EBより優れており、特にサンプル平均が低い場合や、衝突頻度が共変量との対数線形関係に従わない場合において、その性能が向上することが示された。

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