論文の概要: Detecting bus delays and service anomalies in Niterói with autoencoder latent feature representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35710v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 16:33:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:14.109161
• Title: Detecting bus delays and service anomalies in Niterói with autoencoder latent feature representations
• Title（参考訳）: オートエンコーダ遅延特徴表現を用いたニテロイのバス遅延とサービス異常の検出
• Abstract要約: バスの乗り手は、2つの失敗を判断する。 我々は、NetMob 2026 Niteriバスデータセット上で、生のGPSテレメトリの教師なし表現が両方の診断に役立つかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bus riders judge service by two failures: single trips that run late, and days on which the whole system misbehaves. We ask whether one unsupervised representation of raw GPS telemetry can serve both diagnoses on the NetMob 2026 Niterói bus dataset. An autoencoder compresses each trip into a 64-dimensional latent vector; the frozen encoder feeds supervised delay classifiers, and the reconstruction error serves as an anomaly score. Two findings are negative. First, the latent representation does not improve delay detection: gradient boosting on per-trip summary features reaches $0.846 \pm 0.013$ ROC-AUC against $0.838 \pm 0.016$ for the best latent setup, and the gap becomes significant once the preprocessing filters are relaxed. Second, two of the three external checks of the anomaly score were circular. Retraining without rainfall removes the rain association ($5.4\%$ against $5.0\%$ flagged, $p = 0.84$) and an apparent citywide disruption on 23 March. What survives is a day-level signal stable across three autoencoders (Spearman $ρ\geq 0.96$), driven mostly by day type, with degraded-telemetry days still separable within weekday and weekend strata. The alarm threshold limits detection more than the score does: a pooled percentile cut flags $5.7\%$ of trips on the worst degraded day, while re-scaling within each bus line flags $29.3\%$. The delay model rests almost entirely on one feature, no latent dimension is individually interpretable, and 22 chronic line-directions carry half of all delayed trips.
• Abstract（参考訳）: バス乗りは、遅れる1回の旅行と、システム全体が誤動作する日という2つの失敗を判断する。 我々は,NetMob 2026 Niteróiバスデータセット上で,生のGPSテレメトリの教師なし表現が両方の診断に有効かどうかを問う。 自動エンコーダは64次元の潜伏ベクトルに各トリップを圧縮し、冷凍エンコーダは監督された遅延分類器を供給し、再構成誤差は異常スコアとして機能する。 2つの発見は否定的である。 まず、遅延表現は遅延検出を改善しない: ストリップ毎のサマリーフィーチャの勾配増加は、最高の遅延設定に対して0.846 \pm 0.013$ ROC-AUC が$0.838 \pm 0.016$に到達し、前処理フィルタが緩和されると、ギャップは顕著になる。 第2に、異常スコアの3つの外的チェックのうち2つは円形であった。 降雨のないリトレーニングでは、降雨協会(5.4\%)が5.0\%(5.0\%)、$p = 0.84$(5.0\%)、そして3月23日に都市全体の混乱が明らかになる。 残っているのは、3つのオートエンコーダ(Spearman $ρ\geq 0.96$)で安定なデイレベル信号であり、主に日タイプで駆動される。 プールされたパーセンタイルカットフラグは、最悪の劣化した日に5.7 %$のトリップを、各バスラインフラグ内で再スケーリングは29.3 %$である。 遅延モデルは1つの特徴にほぼ完全に依存しており、遅延次元は個別に解釈できない。

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