論文の概要: Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11780v3
• Date: Sun, 28 May 2023 06:56:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 03:12:30.183939
• Title: Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach
• Title（参考訳）: 大規模交通速度推定のためのスパースセンシング:ラプラシアン強化低ランクテンソルクリグ法
• Authors: Tong Nie, Guoyang Qin, Yunpeng Wang, Jian Sun
• Abstract要約: 本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。 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。
• 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 issue as a spatiotemporal kriging problem and propose a Laplacian enhanced low-rank tensor completion (LETC) framework featuring both lowrankness and multi-dimensional correlations for large-scale 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 and simultaneously modeled by three different forms of graph Laplacian, named temporal graph Fourier transform, generalized temporal consistency regularization, and diffusion graph regularization. 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 LETC 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 modeling and 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,この問題を時空間クリグ問題として認識し,低ランク性および多次元相関を考慮したラプラシア拡張低ランクテンソル補完(LETC)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、時間グラフフーリエ変換、一般化時間整合正則化、拡散グラフ正則化という3つの異なる形式のグラフラプラシアンによって慎重に、同時にモデル化する。 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つの公開100万レベルのトラヒックスピードデータセットで実験を行うことで、我々は最終的に結論を導き、提案するletcは、低観察率でも最先端のクリング性能を達成し、同時に、ベースライン法に比べて半分以上の計算時間を節約できることを示した。 時空間的トラフィックデータモデリングとネットワークレベルでのkrigingに関する洞察も提供されている。

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