論文の概要: Correlating sparse sensing for network-wide traffic speed estimation: An integrated graph tensor-based kriging approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11780v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 07:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:01:09.105549
• Title: Correlating sparse sensing for network-wide traffic speed estimation: An integrated graph tensor-based kriging approach
• Title（参考訳）: ネットワーク全体の交通速度推定のためのスパースセンシング:統合グラフテンソルに基づくクリグ手法
• Authors: Tong Nie, Guoyang Qin, Yunpeng Wang, Jian Sun
• Abstract要約: 交通速度は道路網の流動性を特徴づける中心である。 センサと通信技術の急速な進歩は、交通速度の検出をこれまで以上に容易にする。 しかし, 移動体センサの分散配置や低浸透により, 速度は不完全であり, ネットワーク全体には及ばない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.45949280328838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic speed is central to characterizing the fluidity of the road network. Many transportation applications rely on it, such as real-time navigation, dynamic route planning, and congestion management. Rapid advances in sensing and communication techniques make traffic speed detection easier than ever. However, due to sparse deployment of static sensors or low penetration of mobile sensors, speeds detected are incomplete and far from network-wide use. In addition, sensors are prone to error or missing data due to various kinds of reasons, speeds from these sensors can become highly noisy. These drawbacks call for effective techniques to recover credible estimates from the incomplete data. In this work, we first identify the problem as a spatiotemporal kriging problem and propose a unified graph embedded tensor (SGET) learning framework featuring both low-rankness and multi-dimensional correlations for network-wide traffic speed kriging under limited observations. To be specific, three types of speed correlation including temporal continuity, temporal periodicity, and spatial proximity are carefully chosen. We then design an efficient solution algorithm via several effective numeric techniques to scale up the proposed model to network-wide kriging. By performing experiments on two public million-level traffic speed datasets, we finally draw the conclusion and find our proposed SGET achieves the state-of-the-art kriging performance even under low observation rates, while at the same time saving more than half computing time compared with baseline methods. Some insights into spatiotemporal traffic data kriging at the network level are provided as well.
• Abstract（参考訳）: 交通速度は道路網の流動性を特徴づける中心である。 多くの輸送アプリケーションは、リアルタイムナビゲーション、動的経路計画、混雑管理など、それに依存している。 センサと通信技術の急速な進歩は、交通速度の検出をこれまで以上に容易にする。 しかし,静的センサの配置不足や移動センサの浸透率の低下により,検出速度は不完全であり,ネットワーク全体の利用には程遠い。 さらに、センサーは様々な理由でデータの誤りや欠落を招きやすいため、これらのセンサーの速度はノイズが高くなる可能性がある。 これらの欠点は、不完全なデータから信頼できる見積もりを回収するための効果的な手法を必要とする。 本研究では,まず時空間クリグ問題としてこの問題を識別し,低ランク性および多次元相関性を備えたグラフ組込みテンソル(SGET)学習フレームワークを提案する。 具体的には、時間連続性、時間周期性、空間近接性を含む3種類の速度相関を慎重に選択する。 次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。 2つの公的な100万単位の交通速度データセットで実験を行い、最終的に結論を導き、提案したSGETは、低観測率でも最先端のクリグ性能を達成し、同時に、ベースライン法と比較して半分以上の計算時間を節約する。 ネットワークレベルでの時空間トラフィックデータのkrigingに関する洞察も提供されている。

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