抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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1日にわたる交通量から成る交通流プロファイルの極値を解析した。データは基本的に曲線であり,どの軌道を極値として分類すべきかを決定する。コヒーレント方法における交通流曲線の極値を評価するために,著者らは,極値の方向性定義を用いて,非対称ノルムにおける主成分分析(PCA)と呼ばれる次元縮小技術を適用した。古典的PCAでは,平均周辺の投影の最大変動の方向においてそれを投影することにより,データの次元を低減する。非対称ノルムにおけるPCAにおいて,投影方向を選択し,例えば,尾部指数のまわりの非対称加重変動,すなわち,データの期待値は,最大の可能性であった。期待値は,分位が中央値を一般化するのと同様に,平均を一般化するテール測度である。データの期待のまわりの非対称加重変動に焦点を合わせて,著者らは,それらの極値において異なるパターンを明らかにする交通流プロファイルの適切な投影方向と低次元表現を見つけた。ドイツ,ベルリン市中心部のErnst-Reuter-Platzのラウンドアバウトからの交通流データを用いて,得られた主要な期待成分を推定し,可視化し,解釈する。交通流プロファイルの対応する方向極値は,それらの位置および時間関連仕様を同定および接続するのに簡単である。それらの形状は,交通パターンを抽出し,解析するために有用な各主要期待コンポーネントのスコアにより駆動される。交通流の方向性極値に向けての次元縮小に対する提案アプローチは,関連する方法論的基礎を拡張し,その後の解析,予測および交通流パターンの制御に対する有望な結果を与える。【JST・京大機械翻訳】
