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J-GLOBAL ID：202202288140893963   整理番号：22A0152792

時空間ネットワークの連続時間特徴選択のためのマルチレベルモデルの有用性【JST・京大機械翻訳】

The utility of multilevel models for continuous-time feature selection of spatio-temporal networks

著者 (12件)： Gadd Sarah C. (Centre for Spatial Analysis and Policy, School of Geography, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Gadd Sarah C. (Leeds Institute for Data Analytics, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Comber Alexis (Centre for Spatial Analysis and Policy, School of Geography, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Tennant Peter (Leeds Institute for Data Analytics, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Tennant Peter (The Alan Turing Institute, London NW1 2DB, UK) ,  Tennant Peter (School of Medicine, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Gilthorpe Mark S. (Leeds Institute for Data Analytics, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Gilthorpe Mark S. (The Alan Turing Institute, London NW1 2DB, UK) ,  Gilthorpe Mark S. (School of Medicine, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Heppenstall Alison J. (Centre for Spatial Analysis and Policy, School of Geography, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Heppenstall Alison J. (Leeds Institute for Data Analytics, University of Leeds, LS2 9JT, UK) ,  Heppenstall Alison J. (The Alan Turing Institute, London NW1 2DB, UK)
資料名： Computers, Environment and Urban Systems  (Computers, Environment and Urban Systems)
巻： 91  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0226B  ISSN： 0198-9715  CODEN： CEUSD5  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： 時空間ネットワークの解析のための多くのモデルは,一連の離散ステップとして時間を特定する。これは,均一間隔測定時間あるいは測定窓へのデータの凝集を必要とする。これはバイアスの導入につながる。代替は連続時間モデル,例えばマルチレベルモデルの使用である。複雑な時空間変動を捉えるモデルは,しばしば可視化と解釈が困難である。これは,例えば,異なるネットワーク接続に関連した時間パターンの最大または極小のような関心の「特徴を抽出することにより,結果を単純化することによって対処できる。本論文は,シミュレーションを用いて,bスプラインベースのマルチレベルモデル(時空間ネットワーク構造に関連した複雑な変化を容易に捉えることができる連続時間モデルの柔軟な形式)が,小型鉄道網におけるステーションの対の間で作られた最大遅延のタイミングと範囲を捉える,精度および精度を評価した。平均モデルでは,小さなバイアスで最大遅延のタイミングと程度を捉えたが,これらの特徴の低い値と高い値の過大評価と過小評価の証拠があった。この系統的バイアスは,パターン特徴に対する信頼できる間隔の過小被覆を部分的に引き起こす可能性がある。代替モデル仕様は,例えば,x軸ランダム変動を捉えるために,例えば,将来の研究で考慮できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *ネットワーク ,  鉄道網 ,  被覆 ,  可視化 ,  輸送網 ,  ネットワーク構造 ,  *特徴選択 ,  バイアス ,  *連続時間系
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  測定時間 ,  過小評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 空間-時間ネットワーク ,  マルチレベルモデル ,  輸送ネットワーク

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時空間 ,  連続時間 ,  特徴選択 ,  マルチレベル ,  モデル ,  有用性