論文の概要: A Survey and Benchmarking of Spatial-Temporal Traffic Data Imputation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04733v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 07:37:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.837665
• Title: A Survey and Benchmarking of Spatial-Temporal Traffic Data Imputation Models
• Title（参考訳）: 時空間交通データインプットモデルに関する調査とベンチマーク
• Authors: Shengnan Guo, Tonglong Wei, Yiheng Huang, Yan Lin, Zekai Shen, Yujuan Dong, Junliang Lin, Youfang Lin, Huaiyu Wan,
• Abstract要約: 交通データ計算は、インテリジェント交通システムにおいて重要な前処理ステップである。 計算モデルの大幅な進歩にもかかわらず、実用的な応用のためのモデル選択と開発は依然として困難である。 本稿では,現実の交通データ損失シナリオを体系的にカタログ化した,交通データ不足パターンと計算モデルのための実践指向手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.91571883554539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic data imputation is a critical preprocessing step in intelligent transportation systems, underpinning the reliability of downstream transportation services. Despite substantial progress in imputation models, model selection and development for practical applications remains challenging due to three key gaps: 1) the absence of a model taxonomy for traffic data imputation to trace the technological development and highlight their distinct features. 2) the lack of unified benchmarking pipeline for fair and reproducible model evaluation across standardized traffic datasets. 3) insufficient in-depth analysis that jointly compare models across multiple dimensions, including effectiveness, computational efficiency and robustness. To this end, this paper proposes practice-oriented taxonomies for traffic data missing patterns and imputation models, systematically cataloging real-world traffic data loss scenarios and analyzing the characteristics of existing models. We further introduce a unified benchmarking pipeline to comprehensively evaluate 11 representative models across various missing patterns and rates, assessing overall performance, performance under challenging scenarios, computational efficiency, and providing visualizations. This work aims to provide a holistic perspective on traffic data imputation and to serve as a practical guideline for model selection and application in intelligent transportation systems.
• Abstract（参考訳）: 交通データ計算は、インテリジェント交通システムにおいて重要な前処理ステップであり、下流輸送サービスの信頼性を支えている。 計算モデルの大幅な進歩にもかかわらず、実用アプリケーションのためのモデル選択と開発は、以下の3つの主要なギャップのために難しいままである。 1) 交通データ計算のためのモデル分類が存在しないことにより, 技術開発が進展し, 特徴が強調される。 2) 標準化されたトラフィックデータセット間での公正かつ再現可能なモデル評価のための統一ベンチマークパイプラインの欠如。 3) 有効性, 計算効率, 堅牢性など, 複数次元のモデルを共同で比較する深度分析が不十分であった。 そこで本研究では,現実の交通データ損失シナリオを体系的にカタログ化し,既存モデルの特徴を解析する,交通データ不足パターンと計算モデルに対する実践指向の分類法を提案する。 さらに、さまざまなパターンとレートで11の代表的なモデルを総合的に評価し、全体的なパフォーマンスを評価し、挑戦的なシナリオでのパフォーマンスを評価し、計算効率を向上し、視覚化を提供するため、統一的なベンチマークパイプラインを導入します。 本研究の目的は、交通データ計算の総合的な視点を提供することであり、インテリジェント交通システムにおけるモデル選択と応用の実践的ガイドラインとして機能することである。

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