文献

J-GLOBAL ID：201802282713764745   整理番号：18A0068865

Tuckerコアの軟しきい値に基づくテンソル補完による交通データの補完【Powered by NICT】

Traffic data imputation via tensor completion based on soft thresholding of Tucker core

著者 (4件)： Goulart J.H. de M. (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France) ,  Goulart J.H. de M. (I3S Laboratory, CNRS, Univ. Cote D’Azur, 06900 Sophia-Antipolis, France) ,  Kibangou A.Y. (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Inria, GIPSA-lab, F-38000 Grenoble, France) ,  Favier G. (I3S Laboratory, CNRS, Univ. Cote D’Azur, 06900 Sophia-Antipolis, France)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 85  ページ： 348-362  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 技術的限界と実際の困難さは高度道路交通システム(ITS)の典型的な処理チェーンにおける交通データの必然的損失を引き起こす。これは,そのような損失の影響を低減するための補完アルゴリズムの開発を動機づけた。データセットは,通常,多次元と強い空間相関を持つとして,交通データ補完のためのそのコアのしきい値処理ソフトに逐次的に推定された直交Tuckerモデルの節減を促進するテンソル完備化アルゴリズムを提案した。この戦略の動機は,実世界データセットが持つ典型的特性に基づいて議論した。グルノーブル南環(フランス)からの速度データを用いて提案した方法の評価は筆者らのアルゴリズムが他の補完法,テンソル完備化アルゴリズムを含む性能的に優れており,損失が非常に系統的な場合でも良好な結果を示し,検討した時間範囲に沿って広がる長い時間窓(三時間まで)において大部分が濃縮されていることことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： チェーン ,  フランス共和国 ,  直交性 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  *テンソル
準シソーラス用語： 時間窓 ,  閾値処理 ,  空間相関 ,  *交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： インテリジェント輸送システム ,  交通データの補完 ,  テンソル完備化 ,  ソフトしきい値処理 ,  Tuckerモデル

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (5件)： コア ,  しきい値 ,  テンソル ,  補完 ,  交通