論文の概要: Laplacian Convolutional Representation for Traffic Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01529v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 04:08:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 15:36:11.783889
• Title: Laplacian Convolutional Representation for Traffic Time Series Imputation
• Title（参考訳）: トラヒック時系列インプテーションのためのラプラシアン畳み込み表現
• Authors: Xinyu Chen and Zhanhong Cheng and Nicolas Saunier and Lijun Sun
• Abstract要約: トラフィック時系列の局所的傾向を特徴付けるための時間正則化にラプラシアンカーネルを導入する。 循環行列の核ノルムとラプラシアン時間正規化を仮定して低ランクラプラシアン畳み込み表現(LCR)モデルを開発する。 様々な時系列行動のトラフィック時系列を出力するLCRの優位性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.454585348870483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal traffic data imputation is of great significance in intelligent transportation systems and data-driven decision-making processes. To make an accurate reconstruction on partially observed traffic data, we assert the importance of characterizing both global and local trends in traffic time series. In the literature, substantial prior works have demonstrated the effectiveness of utilizing low-rankness property of traffic data by matrix/tensor completion models. In this study, we first introduce a Laplacian kernel to temporal regularization for characterizing local trends in traffic time series, which can be formulated in the form of circular convolution. Then, we develop a low-rank Laplacian convolutional representation (LCR) model by putting the nuclear norm of a circulant matrix and the Laplacian temporal regularization together, which is proved to meet a unified framework that takes a fast Fourier transform solution in a relatively low time complexity. Through extensive experiments on some traffic datasets, we demonstrate the superiority of LCR for imputing traffic time series of various time series behaviors (e.g., data noises and strong/weak periodicity). The proposed LCR model is an efficient and effective solution to large-scale traffic data imputation over the existing baseline models. The adapted datasets and Python implementation are publicly available at https://github.com/xinychen/transdim.
• Abstract（参考訳）: 時空間的トラヒックデータインプテーションは、インテリジェントな輸送システムとデータ駆動意思決定プロセスにおいて非常に重要である。 一部観測されたトラヒックデータの正確な再構成を行うため,トラヒック時系列におけるグローバルトレンドとローカルトレンドの両方を特徴付けることの重要性を主張する。 文献では,交通データの低ランク特性を行列/テンソル補完モデルで活用する効果が実証されている。 本研究では,まず,循環的畳み込みの形で定式化できる交通時系列の局所的傾向を特徴付けるための時間的正則化にラプラシア核を導入する。 次に,循環行列の核ノルムとラプラシアン時間正規化を併用することにより,低ランクなラプラシアン畳み込み表現(LCR)モデルを開発する。 いくつかのトラフィックデータセットに関する広範な実験を通じて、様々な時系列行動(例えば、データノイズと強い/弱い周期性)のトラフィック時系列を出力するLCRの優位性を実証する。 提案するlcrモデルは,既存のベースラインモデルに対する大規模トラヒックデータインプテーションに対して効率的かつ効果的なソリューションである。 適応データセットとPythonの実装はhttps://github.com/xinychen/transdim.comで公開されている。

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