論文の概要: On the potential of Optimal Transport in Geospatial Data Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11709v2
- Date: Wed, 23 Oct 2024 15:35:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:51:40.936311
- Title: On the potential of Optimal Transport in Geospatial Data Science
- Title（参考訳）: 地理空間データ科学における最適輸送の可能性について
- Authors: Nina Wiedemann, Théo Uscidda, Martin Raubal,
- Abstract要約: 最適輸送(OT)に基づく空間的評価指標と損失関数を提案する。
我々のフレームワークは部分的OTを活用し、空間予測問題における再配置コストを最小限に抑えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2766940909460986
- License:
- Abstract: Prediction problems in geographic information science and transportation are often motivated by the possibility to enhance operational efficiency and thereby reduce emissions. Examples range from predicting car sharing demand for relocation planning to forecasting traffic congestion for navigation purposes. However, conventional accuracy metrics ignore the spatial distribution of the errors, despite its relevance for operations. Here, we put forward a spatially aware evaluation metric and loss function based on Optimal Transport (OT). Our framework leverages partial OT and can minimize relocation costs in any spatial prediction problem. We showcase the advantages of OT-based evaluation over conventional metrics and further demonstrate the application of an OT loss function for improving forecasts of bike sharing demand and charging station occupancy. Thus, our framework not only aligns with operational considerations, but also signifies a step forward in refining predictions within geospatial applications. All code is available at https://github.com/mie-lab/geospatialOT.
- Abstract（参考訳）: 地理情報科学と輸送における予測問題は、しばしば、運用効率を高め、結果として排出を減少させる可能性によって動機づけられる。
例えば、移動計画のためのカーシェアリング需要の予測から、ナビゲーション目的の交通渋滞の予測まで多岐にわたる。
しかし,従来の精度測定では,操作の関連性にもかかわらず,誤差の空間分布は無視されている。
本稿では,最適輸送(OT)に基づく空間的評価指標と損失関数を提案する。
我々のフレームワークは部分的OTを活用し、空間予測問題における再配置コストを最小限に抑えることができる。
従来の指標よりもOTに基づく評価の利点を示し、また、自転車のシェアリング需要と充電ステーションの占有率の予測を改善するためのOT損失関数の適用例を示す。
このように、我々のフレームワークは、運用上の考慮事項と整合するだけでなく、地理空間アプリケーション内での予測を洗練するための一歩でもある。
すべてのコードはhttps://github.com/mie-lab/geospatialOTで公開されている。
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