論文の概要: Time-Vertex Machine Learning for Optimal Sensor Placement in Temporal Graph Signals: Applications in Structural Health Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19309v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 11:59:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.736258
• Title: Time-Vertex Machine Learning for Optimal Sensor Placement in Temporal Graph Signals: Applications in Structural Health Monitoring
• Title（参考訳）: 時空間グラフ信号における最適センサ配置のための時間頂点機械学習:構造的健康モニタリングへの応用
• Authors: Keivan Faghih Niresi, Jun Qing, Mengjie Zhao, Olga Fink,
• Abstract要約: 構造的健康モニタリング(SHM)は、インフラの安全性とレジリエンスを維持する上で重要な役割を担っている。 我々は,解釈可能かつ効率的なセンサ配置を実現するために,TVML(Time-Vertex Machine Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.858977538517212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) plays a crucial role in maintaining the safety and resilience of infrastructure. As sensor networks grow in scale and complexity, identifying the most informative sensors becomes essential to reduce deployment costs without compromising monitoring quality. While Graph Signal Processing (GSP) has shown promise by leveraging spatial correlations among sensor nodes, conventional approaches often overlook the temporal dynamics of structural behavior. To overcome this limitation, we propose Time-Vertex Machine Learning (TVML), a novel framework that integrates GSP, time-domain analysis, and machine learning to enable interpretable and efficient sensor placement by identifying representative nodes that minimize redundancy while preserving critical information. We evaluate the proposed approach on two bridge datasets for damage detection and time-varying graph signal reconstruction tasks. The results demonstrate the effectiveness of our approach in enhancing SHM systems by providing a robust, adaptive, and efficient solution for sensor placement.
• Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)は、インフラの安全性とレジリエンスを維持する上で重要な役割を担っている。 センサネットワークの規模と複雑さが大きくなるにつれて、監視品質を損なうことなく、デプロイメントコストを削減するために、最も情報性の高いセンサを特定することが不可欠である。 グラフ信号処理(GSP)は、センサノード間の空間的相関を利用して、将来性を示すが、従来の手法では、構造的挙動の時間的ダイナミクスを無視することが多い。 この制限を克服するために,GSP,時間領域解析,機械学習を統合した新しいフレームワークであるTime-Vertex Machine Learning (TVML)を提案する。 損傷検出のための2つのブリッジデータセットと時間変化グラフ信号再構成タスクに対する提案手法の評価を行った。 その結果,センサ配置に対する堅牢で適応的で効率的なソリューションを提供することにより,SHMシステムの強化におけるアプローチの有効性を実証した。

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