論文の概要: Forecasting Sparse Movement Speed of Urban Road Networks with Nonstationary Temporal Matrix Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10651v3
• Date: Sat, 12 Apr 2025 13:56:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 11:18:39.804969
• Title: Forecasting Sparse Movement Speed of Urban Road Networks with Nonstationary Temporal Matrix Factorization
• Title（参考訳）: 非定常時間行列分解による都市道路網のスパース移動速度予測
• Authors: Xinyu Chen, Chengyuan Zhang, Xi-Le Zhao, Nicolas Saunier, Lijun Sun,
• Abstract要約: 非定常時間行列因子化(NoTMF)モデルは、高次元およびスパース運動速度データを低次元潜在空間に投影する。 NoTMFは季節情報を含む一貫した時間ダイナミクスを維持している。 配車車の軌道から推定されるUberの移動速度データセットについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.74317653286812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Movement speed data from urban road networks, computed from ridesharing vehicles or taxi trajectories, is often high-dimensional, sparse, and nonstationary (e.g., exhibiting seasonality). To address these challenges, we propose a Nonstationary Temporal Matrix Factorization (NoTMF) model that leverages matrix factorization to project high-dimensional and sparse movement speed data into low-dimensional latent spaces. This results in a concise formula with the multiplication between spatial and temporal factor matrices. To characterize the temporal correlations, NoTMF takes a latent equation on the seasonal differenced temporal factors using higher-order vector autoregression (VAR). This approach not only preserves the low-rank structure of sparse movement speed data but also maintains consistent temporal dynamics, including seasonality information. The learning process for NoTMF involves optimizing the spatial and temporal factor matrices along with a collection of VAR coefficient matrices. To solve this efficiently, we introduce an alternating minimization framework, which tackles a challenging procedure of estimating the temporal factor matrix using conjugate gradient method, as the subproblem involves both partially observed matrix factorization and seasonal differenced VAR. To evaluate the forecasting performance of NoTMF, we conduct extensive experiments on Uber movement speed datasets, which are estimated from ridesharing vehicle trajectories. These datasets contain a large proportion of missing values due to insufficient ridesharing vehicles on the urban road network. Despite the presence of missing data, NoTMF demonstrates superior forecasting accuracy and effectiveness compared to baseline models. Moreover, as the seasonality of movement speed data is of great concern, the experiment results highlight the significance of addressing the nonstationarity of movement speed data.
• Abstract（参考訳）: ライドシェアリング車やタクシーの軌跡から計算された都市道路網からの移動速度データは、しばしば高次元、スパース、非定常(例:季節性を示す)である。 これらの課題に対処するために,行列分解を利用した非定常時間行列分解(NoTMF)モデルを提案し,高次元かつスパースな動き速度データを低次元の潜在空間に投影する。 この結果、空間係数と時間係数行列の乗算による簡潔な公式が導かれる。 時間相関を特徴付けるため、NOTMFは高次ベクトル自己回帰(VAR)を用いて季節差時間因子の潜時方程式を導出した。 このアプローチはスパース運動速度データの低ランク構造を保持するだけでなく、季節情報を含む一貫した時間的ダイナミクスも維持する。 NoTMFの学習過程は、空間的および時間的因子行列とVAR係数行列の集合を最適化することを含む。 これを解決するために,部分的行列分解と季節差VARの両方を伴って,共役勾配法を用いて時間係数行列を推定する難易度に対処する交代最小化フレームワークを提案する。 NoTMFの予測性能を評価するため,ライドシェアリング車両軌道から推定されるUberの移動速度データセットについて広範な実験を行った。 これらのデータセットは、都市道路網におけるライドシェアリング車両の不足により、多くの欠落した値を含んでいる。 欠落したデータが存在するにもかかわらず、NoTMFはベースラインモデルと比較して予測精度と有効性が優れていることを示した。 さらに,移動速度データの季節性に大きな懸念があるため,実験結果は移動速度データの非定常性に対処することの重要性を強調した。

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