論文の概要: MNT-TNN: Spatiotemporal Traffic Data Imputation via Compact Multimode Nonlinear Transform-based Tensor Nuclear Norm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22955v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 01:01:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.297861
• Title: MNT-TNN: Spatiotemporal Traffic Data Imputation via Compact Multimode Nonlinear Transform-based Tensor Nuclear Norm
• Title（参考訳）: MNT-TNN: 小型マルチモード非線形変換型テンソル核ノルムによる時空間交通データインプット
• Authors: Yihang Lu, Mahwish Yousaf, Xianwei Meng, Enhong Chen,
• Abstract要約: 現代のコミュニケーション技術は、価値計算の欠如に新たな課題をもたらしている。 マルチモード変換核ノルム(MNSS-TNN)に基づく新しい計算法を提案する。 また,計算結果を改善するために,ATTNN(Augmented Transform-based Nuclear Norm Families)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.59831141171801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imputation of random or non-random missing data is a long-standing research topic and a crucial application for Intelligent Transportation Systems (ITS). However, with the advent of modern communication technologies such as Global Satellite Navigation Systems (GNSS), traffic data collection has introduced new challenges in random missing value imputation and increasing demands for spatiotemporal dependency modelings. To address these issues, we propose a novel spatiotemporal traffic imputation method based on a Multimode Nonlinear Transformed Tensor Nuclear Norm (MNT-TNN), which can effectively capture the intrinsic multimode spatiotemporal correlations and low-rankness of the traffic tensor, represented as location $\times$ location $\times$ time. To solve the nonconvex optimization problem, we design a proximal alternating minimization (PAM) algorithm with theoretical convergence guarantees. We also suggest an Augmented Transform-based Tensor Nuclear Norm Families (ATTNNs) framework to enhance the imputation results of TTNN techniques, especially at very high miss rates. Extensive experiments on real datasets demonstrate that our proposed MNT-TNN and ATTNNs can outperform the compared state-of-the-art imputation methods, completing the benchmark of random missing traffic value imputation.
• Abstract（参考訳）: ランダムまたは非ランダムな欠落データの計算は、長年の研究トピックであり、Intelligent Transportation Systems (ITS) にとって重要な応用である。 しかし,グローバル・サテライト・ナビゲーション・システム(GNSS)のような近代的な通信技術の出現に伴い,トラフィックデータ収集は,ランダムな値の計算や時空間依存モデリングへの需要の増加に新たな課題をもたらしている。 これらの問題に対処するため,本研究では,MNT-TNN(Multimode nonlinear Transformed Tensor Nuclear Norm)に基づく新しい時空間トラフィック計算手法を提案する。 非凸最適化問題を解くため,理論収束保証を伴う近似交互最小化(PAM)アルゴリズムを設計する。 また,ATTNN(Augmented Transform-based Tensor Nuclear Norm Families)フレームワークも提案し,特にミス率の高いTTNN手法の計算結果を向上させることを提案する。 MNT-TNNとATTNNは,実データに対する大規模な実験により,比較した最先端の計算手法よりも優れ,ランダムに欠落したトラフィック値の計算結果のベンチマークが完成することを示した。

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