論文の概要: A Latent Feature Analysis-based Approach for Spatio-Temporal Traffic Data Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07739v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 13:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:10:52.098183
• Title: A Latent Feature Analysis-based Approach for Spatio-Temporal Traffic Data Recovery
• Title（参考訳）: 時空間交通データ回復のための潜在特徴分析に基づくアプローチ
• Authors: Yuting Ding, Di Wu
• Abstract要約: データ駆動知能(ITS)におけるミスは必然的で一般的な問題である 本稿では,隠れ特徴分析に基づくリアルタイムトラフィックデータ補完手法を提案する。 その結果,連続的欠落したデータを正確に推定できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.84562917529518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing data is an inevitable and common problem in data-driven intelligent transportation systems (ITS). In the past decade, scholars have done many research on the recovery of missing traffic data, however how to make full use of spatio-temporal traffic patterns to improve the recovery performance is still an open problem. Aiming at the spatio-temporal characteristics of traffic speed data, this paper regards the recovery of missing data as a matrix completion problem, and proposes a spatio-temporal traffic data completion method based on hidden feature analysis, which discovers spatio-temporal patterns and underlying structures from incomplete data to complete the recovery task. Therefore, we introduce spatial and temporal correlation to capture the main underlying features of each dimension. Finally, these latent features are applied to recovery traffic data through latent feature analysis. The experimental and evaluation results show that the evaluation criterion value of the model is small, which indicates that the model has better performance. The results show that the model can accurately estimate the continuous missing data.
• Abstract（参考訳）: データの欠落は、データ駆動インテリジェントトランスポートシステム(ITS)において必然的かつ一般的な問題である。 過去10年間、研究者は交通データ不足の回復について多くの研究を行ってきたが、回復性能を改善するために時空間の交通パターンをフル活用する方法は依然として未解決の問題である。 本稿では,トラヒック速度データの時空間的特性に着目して,欠落データの回復を行列補完問題とし,不完全データから時空間的パターンや基礎構造を検出する隠れ特徴解析に基づく時空間的トラヒックデータ補完手法を提案する。 そこで,各次元の主な特徴を捉えるために,空間的・時間的相関を導入する。 最後に、これらの潜在機能は、潜在機能分析を通じてトラフィックデータをリカバリするために適用される。 実験および評価結果は,モデルの評価基準値が小さいことを示し,モデルの性能が向上したことを示す。 その結果,連続的欠落データを正確に推定できることがわかった。

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