論文の概要: A Novel Markov Model for Near-Term Railway Delay Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10682v1
• Date: Sat, 21 May 2022 21:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 20:16:31.119120
• Title: A Novel Markov Model for Near-Term Railway Delay Prediction
• Title（参考訳）: 近距離鉄道遅延予測のための新しいマルコフモデル
• Authors: Jin Xu, Weiqi Wang, Zheming Gao, Haochen Luo, Qian Wu
• Abstract要約: 本研究の目的は、オランダ鉄道データに基づく列車遅延予測モデルの設計である。 まず, 1次マルコフ連鎖に従えば, ステーション上の遅延進化が進行することを示す。 次に,非同次マルコフ連鎖に基づく遅延予測モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.933559019754293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting the near-future delay with accuracy for trains is momentous for railway operations and passengers' traveling experience. This work aims to design prediction models for train delays based on Netherlands Railway data. We first develop a chi-square test to show that the delay evolution over stations follows a first-order Markov chain. We then propose a delay prediction model based on non-homogeneous Markov chains. To deal with the sparsity of the transition matrices of the Markov chains, we propose a novel matrix recovery approach that relies on Gaussian kernel density estimation. Our numerical tests show that this recovery approach outperforms other heuristic approaches in prediction accuracy. The Markov chain model we propose also shows to be better than other widely-used time series models with respect to both interpretability and prediction accuracy. Moreover, our proposed model does not require a complicated training process, which is capable of handling large-scale forecasting problems.
• Abstract（参考訳）: 鉄道運転や乗客の走行経験には、列車の精度で近い将来の遅れを予測することが重要である。 本研究の目的は、オランダ鉄道データに基づく列車遅延予測モデルの設計である。 まず,駅の遅延変化が1次マルコフ連鎖に従うことを示すため,チ2乗テストを開発した。 次に,非均一マルコフ連鎖に基づく遅延予測モデルを提案する。 マルコフ鎖の遷移行列のスパース性に対処するために,ガウス核密度推定に依存する新しい行列復元法を提案する。 本手法は予測精度において他のヒューリスティック手法よりも優れていることを示す。 我々の提案するマルコフ連鎖モデルは、解釈可能性と予測精度の両方に関して、他の広く使われている時系列モデルよりも優れていることを示す。 さらに,提案モデルでは,大規模予測問題に対処可能な複雑なトレーニングプロセスは必要としない。

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