論文の概要: An Incomplete Tensor Tucker decomposition based Traffic Speed Prediction Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10961v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 13:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 14:44:13.654474
• Title: An Incomplete Tensor Tucker decomposition based Traffic Speed Prediction Method
• Title（参考訳）: 不完全テンソルタッカー分解に基づく交通速度予測法
• Authors: Jiajia Mi
• Abstract要約: この研究は、比例積分微分(PID)コントローラのユニークな利点をタッカー分解に基づくLFTモデルに統合する。 2つの主要都市交通道路速度データセットによる実験により,提案モデルが高い効率向上と高い競合予測精度を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In intelligent transport systems, it is common and inevitable with missing data. While complete and valid traffic speed data is of great importance to intelligent transportation systems. A latent factorization-of-tensors (LFT) model is one of the most attractive approaches to solve missing traffic data recovery due to its well-scalability. A LFT model achieves optimization usually via a stochastic gradient descent (SGD) solver, however, the SGD-based LFT suffers from slow convergence. To deal with this issue, this work integrates the unique advantages of the proportional-integral-derivative (PID) controller into a Tucker decomposition based LFT model. It adopts two-fold ideas: a) adopting tucker decomposition to build a LFT model for achieving a better recovery accuracy. b) taking the adjusted instance error based on the PID control theory into the SGD solver to effectively improve convergence rate. Our experimental studies on two major city traffic road speed datasets show that the proposed model achieves significant efficiency gain and highly competitive prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポートシステムでは、データの欠如は一般的で避けられない。 完全かつ有効な交通速度データは、インテリジェント交通システムにとって非常に重要である。 遅延因数分解(LFT)モデルは、その高いスケーリング性のために欠落したトラフィックデータリカバリを解決するための最も魅力的なアプローチの1つである。 LFTモデルは通常、確率勾配降下(SGD)解法によって最適化されるが、SGDに基づくLFTは緩やかな収束に苦しむ。 この問題に対処するため、この研究は比例積分微分(PID)コントローラのユニークな利点をタッカー分解に基づくLFTモデルに統合した。 考え方は2つあります。 a) より良好な回復精度を達成するためのLFTモデルを構築するためにタッカー分解を採用すること。 b) PID制御理論に基づく調整済みインスタンスエラーをSGD解決器に取り込み、収束率を効果的に向上させる。 2つの主要都市交通道路速度データセットに関する実験研究により,提案モデルが有意な効率向上と高い競合予測精度を実現することを示す。

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