JP2018195244A - Od traffic prediction device, method, and program - Google Patents
Od traffic prediction device, method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018195244A JP2018195244A JP2017100763A JP2017100763A JP2018195244A JP 2018195244 A JP2018195244 A JP 2018195244A JP 2017100763 A JP2017100763 A JP 2017100763A JP 2017100763 A JP2017100763 A JP 2017100763A JP 2018195244 A JP2018195244 A JP 2018195244A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- external information
- time zone
- factor
- tensor
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 102
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 5
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 229940050561 matrix product Drugs 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、ODトラヒックデータを予測するためのODトラヒック予測装置、方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an OD traffic prediction apparatus, method, and program for predicting OD traffic data.
ODトラヒックはOrigin(起点)からDestination(終点)に向けたヒト・モノ・情報などの流量であり、例えば地域(都市、駅等)間の交通量や交易量にあたる。 OD traffic is the flow of people, things, information, etc. from Origin to Destination, for example, traffic volume and trade volume between regions (city, station, etc.).
ODトラヒックは機械学習の文脈において「関係データ」として扱われる。関係データは複数のオブジェクトあるいは複数種類のデータの間に定義される「関係」を表すデータであり、「グラフ」を用いて表すことができる(図9(A)参照)。グラフG={V,E}は頂点の集合
と2つの頂点の組に対応する辺の集合
で定義される。ODトラヒックデータの場合、頂点が各地域、辺が2つの地域間の交通量に対応する。機械学習の文献においては、通常このようなグラフ構造を持つデータを、多次元配列を用いて記述する。まずノードを表すインデックスとしてi, jを導入する。i番目のノードとj番目のノードの関係をxijと書く。iを行インデックス、jを列インデックスと見なせばxijの集合を1つの行列Xで表すことができる(図9(B)参照)。例えばN個の地域間の交通量データはN×Nの行列で表現できる。観測された他のデータから未観測のxijを推定する問題は「リンク予測」と呼ばれる。
OD traffic is treated as “related data” in the context of machine learning. The relation data is data representing a “relation” defined between a plurality of objects or a plurality of types of data, and can be represented using a “graph” (see FIG. 9A). Graph G = {V, E} is a set of vertices
And a set of edges corresponding to the pair of vertices
Defined by In the case of OD traffic data, the vertex corresponds to the traffic volume between each region, and the side corresponds to the traffic volume between the two regions. In machine learning literature, data having such a graph structure is usually described using a multidimensional array. First, i and j are introduced as indexes representing nodes. The relationship between the i-th node and the j-th node is written as x ij . If i is regarded as a row index and j is regarded as a column index, a set of x ij can be represented by one matrix X (see FIG. 9B). For example, traffic data between N regions can be expressed as an N × N matrix. The problem of estimating unobserved x ij from other observed data is called “link prediction”.
ODトラヒックは時間帯によって変化する。例えば朝夕のラッシュ時には移動が多く、真夜中は少ないということが考えられる。時間とともに変化するグラフを記述する際には、テンソルが用いられる。時間帯の個数をTとすると、時間情報を付加したデータはN×N×Tの3階のテンソル
で表される(図10参照)。
の各要素xijt=は、「地域iからjに時間帯tに移動した人の数」である。また、時間帯に加え曜日も考慮する場合には、N×N×T×7の4階のテンソル
でデータを表現する(図11(A)参照)。この場合
の各要素x′ijdt=は、「地域iからjに曜日d、時間帯tに移動した人の数」である。このようにテンソルの次元を増やしていくことで3次以上の多項関係を表すことができる(図11(B)参照)。テンソルで表されるデータの解析には、CP分解やTucker分解等のテンソル分解が用いられる。テンソル分解はデータテンソルを行列の積の形に分解するもので、データの低次元表現を与える(図12参照)。
OD traffic varies with time. For example, it can be considered that there is much movement during morning and evening rush hours, and little movement at midnight. Tensors are used to describe graphs that change over time. Assuming that the number of time zones is T, the data with time information added is an N × N × T third-floor tensor.
(See FIG. 10).
Each element x ijt = is “the number of people who moved from region i to j in time zone t”. Also, when considering the day of the week in addition to the time zone, the 4th floor tensor of N x N x T x 7
The data is expressed by (see FIG. 11A). in this case
Each element x′ijdt = is “the number of people who moved from the region i to j in the day of the week d and the time zone t”. By increasing the tensor dimension in this way, a third-order or higher polynomial relation can be expressed (see FIG. 11B). Tensor decomposition such as CP decomposition or Tucker decomposition is used for analysis of data represented by tensors. Tensor decomposition decomposes a data tensor into the form of a matrix product and gives a low-dimensional representation of the data (see FIG. 12).
しかしながら、従来のテンソル分解では、自己回帰性(前の時刻の値と今の時刻の値の関係)を考慮しないため、時間とともに発展するグラフのモデル化には適さない。例えば、バイクシェアシステムにおけるODトラヒック(始点バイクステーションと終点バイクステーション間のトリップ数)は、バイクシェアシステムの広がりに伴って時間とともに増加している。このようなODトラヒックデータに対しては、時間発展を考慮したモデル化が必要である。 また、基本的なテンソル分解手法はそのままでは外的要因に関する情報(外部情報)を扱うことができない。バイクシェアシステムのトリップ数、地域間の移動人数等のODトラヒックは天候や周囲のイベント等の外的要因によって変動すると考えられる。グラフの時間発展を記述するモデルは複数存在するが(非特許文献1参照)、これらのモデルはこのままでは外部情報を取り入れることができない。外部情報を考慮するための手法として、補助情報付きテンソル分解(非特許文献2)や外部情報を回帰変数として用いる手法(非特許文献3)が提案されている。しかしこれらのモデルは時間発展を考慮することができない。 However, the conventional tensor decomposition does not consider autoregressiveness (relationship between the value of the previous time and the value of the current time), and is not suitable for modeling a graph that develops with time. For example, the OD traffic (the number of trips between the start bike station and the end bike station) in the bike share system increases with time as the bike share system spreads. Such OD traffic data needs to be modeled in consideration of time evolution. In addition, if the basic tensor decomposition method is used as it is, information on external factors (external information) cannot be handled. OD traffic, such as the number of trips in the bike sharing system and the number of people traveling between regions, may vary depending on external factors such as the weather and surrounding events. There are a plurality of models describing the time evolution of the graph (see Non-Patent Document 1), but these models cannot take in external information as they are. As a method for considering external information, a tensor decomposition with auxiliary information (Non-Patent Document 2) and a method using external information as a regression variable (Non-Patent Document 3) have been proposed. However, these models cannot take into account time evolution.
このように、従来手法では、時間発展と外部情報を同時に考慮することができない。そのため外的要因の影響が大きく、かつ時間とともに発展するグラフを適切にモデル化することができず、リンク予測の精度が下がるという問題が存在した。 Thus, with the conventional method, time development and external information cannot be considered simultaneously. For this reason, there is a problem that the influence of external factors is large and the graph that develops with time cannot be appropriately modeled, and the accuracy of link prediction is lowered.
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、ODトラヒックデータと相関を持つ外部情報を与えたときのODトラヒックデータを精度よく予測することができるODトラヒック予測装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an OD traffic prediction apparatus, method, and program capable of accurately predicting OD traffic data when external information having correlation with OD traffic data is given. The purpose is to provide.
上記目的を達成するために、本発明に係るODトラヒック予測装置は、各時期における各時間帯のOD(Origin-Destination)トラヒックデータと、前記ODトラヒックデータと相関がある、各時期における各時間帯の外部情報、及び場所に関する外部情報とを受け付ける操作部と、各時期に対し、前記操作部により受け付けた前記時期における各時間帯の前記ODトラヒックデータを表すデータテンソルを、前記時期のコアテンソルと、時間帯に関する因子行列、及び場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、前記時期における各時間帯の外部情報を表すテンソル又は行列を、前記時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、前記場所に関する外部情報を表すテンソル又は行列を、前記場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解するパラメータ推定部と、前記パラメータ推定部によって得られた、各時期のコアテンソルと、前記時間帯に関する因子行列、及び前記場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する予測部と、を含んで構成されている。 In order to achieve the above object, an OD traffic prediction device according to the present invention has a correlation between OD (Origin-Destination) traffic data in each time zone and each OD traffic data in each time zone. An external unit for receiving the external information and the external information about the place, and for each period, a data tensor representing the OD traffic data of each time period at the time period received by the operation unit is a core tensor of the period , A factor parameter relating to the time zone, and a factor parameter including a factor matrix relating to the location, and a tensor or matrix representing external information of each time zone at the time period as a scale parameter for the external information of the time zone And a plurality of factor matrices including a factor matrix related to a time zone among the plurality of factor matrices. A parameter estimation unit that decomposes a tensor or matrix representing external information related to the location into a product of a scale parameter for the external information related to the location and a plurality of factor matrices including the factor matrix related to the location among the plurality of factor matrices Based on the core tensor for each period obtained by the parameter estimation unit, the factor matrix for the time zone, and the plurality of factor matrices including the factor matrix for the location, And a predicting unit for predicting the OD traffic data.
また、本発明に係るODトラヒック予測方法は、操作部が、各時期における各時間帯のOD(Origin-Destination)トラヒックデータと、前記ODトラヒックデータと相関がある、各時期における各時間帯の外部情報、及び場所に関する外部情報とを受け付け、パラメータ推定部が、各時期に対し、前記操作部により受け付けた前記時期における各時間帯の前記ODトラヒックデータを表すデータテンソルを、前記時期のコアテンソルと、時間帯に関する因子行列、及び場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、前記時期における各時間帯の外部情報を表すテンソル又は行列を、前記時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、前記場所に関する外部情報を表すテンソル又は行列を、前記場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、予測部が、前記パラメータ推定部によって得られた、各時期のコアテンソルと、前記時間帯に関する因子行列、及び前記場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する。 Also, in the OD traffic prediction method according to the present invention, the operation unit correlates with OD (Origin-Destination) traffic data in each time zone in each time period and the OD traffic data in each time zone. Information, and external information related to the location, the parameter estimation unit, for each time period, a data tensor representing the OD traffic data of each time zone at the time period received by the operation unit, as the core tensor of the time period , A factor parameter relating to the time zone, and a factor parameter including a factor matrix relating to the location, and a tensor or matrix representing external information of each time zone at the time period as a scale parameter for the external information of the time zone And a plurality of factor matrices including a factor matrix related to a time zone among the plurality of factor matrices. A tensor or matrix representing external information related to the location is decomposed into a product of a scale parameter for the external information related to the location and a plurality of factor matrices including a factor matrix related to the location among the plurality of factor matrices, and a prediction unit Is based on the core tensor of each period obtained by the parameter estimation unit, the factor matrix related to the time zone, and the plurality of factor matrices including the factor matrix related to the location, and the time and time zone to be predicted OD traffic data is predicted.
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記のODトラヒック予測装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。 Moreover, the program of this invention is a program for functioning a computer as each part which comprises said OD traffic prediction apparatus.
以上説明したように、本発明のODトラヒック予測装置、方法、及びプログラムによれば、各時期に対し、前記時期における各時間帯の前記ODトラヒックデータを表すデータテンソルを、前記時期のコアテンソルと、複数の因子行列との積に分解し、前記時期における各時間帯の外部情報を表すテンソル又は行列を、前記時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、前記場所に関する外部情報を表すテンソル又は行列を、前記場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、各時期のコアテンソルと、前記時間帯に関する因子行列、及び前記場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測することにより、ODトラヒックデータと相関を持つ外部情報を与えたときのODトラヒックデータを精度よく予測することができる、という効果が得られる。 As described above, according to the OD traffic prediction apparatus, method, and program of the present invention, for each period, the data tensor representing the OD traffic data in each time zone in the period is the core tensor of the period. A tensor or matrix that is decomposed into a product with a plurality of factor matrices and represents external information of each time zone at the time period, a plurality of factor matrices including a scale parameter for the external information of the time zone and a factor matrix related to the time zone And the tensor or matrix representing the external information about the location is decomposed into a product of a scale parameter for the external information about the location and a plurality of factor matrices including a factor matrix for the location, and the core of each period Based on a tensor and the plurality of factor matrices including a factor matrix for the time zone and a factor matrix for the location. Thus, by predicting the OD traffic data of the prediction target time and time zone, it is possible to accurately predict the OD traffic data when external information having a correlation with the OD traffic data is given. .
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<概要>
本発明の実施の形態では、テンソルの同時分解手法に自己回帰を導入することで外的要因の影響と時間発展を同時に扱う技術を用いる。テンソル同時分解手法は、データを表すテンソル(データテンソル)と外部情報を表すテンソル(あるいは行列)を、因子行列を共有させつつ同時に分解するもので、データと外部情報の間接的な関係を捉えることができる(図1参照)。その際、データテンソルはコアテンソルと呼ばれる小さなテンソルと複数の因子行列の積で近似される。
<Overview>
In the embodiment of the present invention, a technique for simultaneously handling the influence of external factors and the time evolution is used by introducing autoregression into the simultaneous tensor decomposition method. The tensor simultaneous decomposition method simultaneously decomposes a tensor (data tensor) representing data and a tensor (or matrix) representing external information while sharing a factor matrix, and captures the indirect relationship between data and external information. (See FIG. 1). At that time, the data tensor is approximated by a product of a small tensor called a core tensor and a plurality of factor matrices.
本発明の実施の形態では、コアテンソルの自己回帰性を仮定する。具体的には、ある時刻におけるコアテンソルが次の時間ステップで別のコアテンソルに遷移する確率をモデル化しデータから学習する(図2参照)。 In the embodiment of the present invention, autoregressiveness of the core tensor is assumed. Specifically, the probability that a core tensor at a certain time transitions to another core tensor at the next time step is modeled and learned from data (see FIG. 2).
そのため外的要因の影響が大きく、かつ時間とともに発展するODトラヒックデータに対し、高精度な予測が可能になる。また、周期性の時間発展をモデル化することで、比較的長期の予測ができる。 Therefore, it is possible to predict with high accuracy the OD traffic data that is greatly influenced by external factors and that develops with time. In addition, by modeling the time evolution of periodicity, a relatively long-term prediction can be made.
以下では、OD(Origin-Destination)トラヒックの履歴であるODトラヒックデータと、ODトラヒックデータと相関を持つ外部情報とに基づき近未来のODトラヒックを予測する場合について説明する。 Hereinafter, a case will be described in which near-future OD traffic is predicted based on OD traffic data that is a history of OD (Origin-Destination) traffic and external information correlated with the OD traffic data.
<本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置の構成>
次に、本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置の構成について説明する。図3に示すように、本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置100は、CPUと、RAMと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したROMと、を含むコンピュータで構成することが出来る。ODトラヒック予測装置100は、各時期における各時間帯のOD(Origin-Destination)トラヒックデータと、ODトラヒックデータと相関がある、各時期における各時間帯の外部情報、及び場所に関する外部情報とに基づいて、予測対象の時期、時間帯、及び場所のODトラヒックを予測する。このODトラヒック予測装置100は、機能的には図3に示すように、操作部10と、OD履歴格納部12と、外部情報格納部14と、パラメータ推定部16と、パラメータ格納部18と、検索部20と、予測部22と、出力部24とを備えている。
<Configuration of OD Traffic Prediction Device According to Embodiment of the Present Invention>
Next, the configuration of the OD traffic prediction apparatus according to the embodiment of the present invention will be described. As shown in FIG. 3, the OD traffic prediction apparatus 100 according to the embodiment of the present invention includes a CPU, a RAM, and a ROM that stores programs and various data for executing processing routines to be described later. Can be configured with a computer. The OD traffic prediction device 100 is based on OD (Origin-Destination) traffic data in each time zone in each time period, external information in each time zone in each time period, and external information related to a location, which is correlated with the OD traffic data. Thus, the OD traffic of the prediction target time, time zone, and place is predicted. Functionally, the OD traffic prediction device 100 includes an operation unit 10, an OD history storage unit 12, an external information storage unit 14, a parameter estimation unit 16, a parameter storage unit 18, as shown in FIG. A search unit 20, a prediction unit 22, and an output unit 24 are provided.
操作部10は、後述するOD履歴格納部12及び外部情報格納部14に格納されているデータに対するユーザからの各種操作を受け付ける。各種操作とは、OD履歴格納部12及び外部情報格納部14に格納された情報を登録、修正、削除する操作等である。 The operation unit 10 accepts various operations from the user for data stored in an OD history storage unit 12 and an external information storage unit 14 which will be described later. The various operations include operations for registering, correcting, and deleting information stored in the OD history storage unit 12 and the external information storage unit 14.
操作部10の入力手段は、キーボードやマウス、メニュー画面、タッチパネルによるもの等、何でもよい。操作部10は、マウス等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアで実現され得る。 The input means of the operation unit 10 may be anything such as a keyboard, mouse, menu screen, or touch panel. The operation unit 10 can be realized by a device driver for input means such as a mouse or control software for a menu screen.
検索部20は、予測対象となる時期(週)と曜日と時間帯と場所と時間差の情報を受け付ける。検索部20の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面やタッチパネルによるもの等、何でも良い。検索部20は、マウス等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアで実現され得る。 The search unit 20 receives information on the time (week), day of the week, time zone, location, and time difference that are subject to prediction. The input unit of the search unit 20 may be anything such as a keyboard, mouse, menu screen, or touch panel. The search unit 20 can be realized by a device driver for input means such as a mouse or control software for a menu screen.
OD履歴格納部12は、装置により解析され得るODトラヒックの履歴情報を格納しており、パラメータ推定部16からの要求に従って、ODトラヒック履歴情報を読み出し、当該情報をパラメータ推定部16に送信する。 ODトラヒック履歴情報は、例えば、地域間の人の遷移数であり、「人が(1)何日(2)何曜日の(3)何時に(4)どこから(5)どこへ(6)どれぐらいの時間差をもって(7)どれだけ移動したか」という情報からなるデータである(図4参照)。 このようなデータは、(2)曜日d、(3)時間帯t、 (4)始点場所ID i、(5)終点場所ID j、(6)時間差lに対応する5つの軸からなるテンソルで表現できる。テンソルの各成分をyi,j,l,d,tとおく。複数週間分のデータが存在する場合、第w週目のデータ集合をYwと定義する。Ywはyw i,j,l,d,tの集合
である。ここでyw i,j,l,d,tは第w週目、d番目の曜日、時間帯tに場所iからjに時間差lをもって移動した人の数である。Dは曜日の数、Tは時間帯の数、Nは場所の数、Lは考慮する時間差の数を表す。週の数をWとするとデータ全体の集合は
である。なお、OD履歴格納部12をODトラヒック予測装置100の外部に設け、Webページを保持するWeb サーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等で構成してもよい。
The OD history storage unit 12 stores OD traffic history information that can be analyzed by the apparatus, reads out the OD traffic history information according to a request from the parameter estimation unit 16, and transmits the information to the parameter estimation unit 16. The OD traffic history information is, for example, the number of transitions between people in the region, `` People are (1) what day (2) what day of the week (3) what time (4) where (5) where (6) which (7) How much has it moved with a time difference of about 7 ”(see FIG. 4). Such data is a tensor consisting of five axes corresponding to (2) day of week d, (3) time zone t, (4) start point location ID i, (5) end point location ID j, and (6) time difference l. Can express. Let each component of the tensor be y i, j, l, d, t . If the data of multiple weekly amount is present, the data set of the w th week is defined as Y w. Y w is the set of y w i, j, l, d, t
It is. Here, y w i, j, l, d, t is the number of people who moved with a time difference l from place i to j in the w week, d day of the week, and time zone t. D is the number of days, T is the number of time zones, N is the number of places, and L is the number of time differences to consider. If the number of weeks is W, the set of all data is
It is. Note that the OD history storage unit 12 may be provided outside the OD traffic prediction apparatus 100, and may be configured by a Web server that holds a Web page, a database server that includes a database, or the like.
外部情報格納部14には、装置により解析され得る外部情報を格納しており、パラメータ推定部16からの要求に従って、外部情報を読み出し、当該情報をパラメータ推定部16に送信する。外部情報はODトラヒックに影響を与える外的要因に関するデータであり、例えば天気(気温、 降水量)や地理情報(地域ペア間の地理的な距離)等が考えられる。 例として、各週・曜日・時間帯ごとの気温(図5参照)と各週・曜日・時間帯ごとの降水量、地域間の地理的距離の情報を持っている状況を考える。第w週目の曜日d、時間帯tの気温をpw dt、第w週目の曜日d、時間帯tの降水量をqw dt、場所iとjの地理的距離をzw i,jとおく。要素pw dtの集合
からなる行列をPw、要素qw dtの集合
からなる行列をQw, 要素zw ijの集合
からなる行列をZwとおく。各行列の集合をそれぞれ
と書く。ここで、場所iとjの地理的距離zw i,jが、各週において変化しない場合には、各週wにおいて、場所iとjの地理的距離zw i,jが共通した値となる。なお、外部情報格納部14をODトラヒック予測装置100の外部に設け、 Web ページを保持するWebサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ等で構成してもよい。
The external information storage unit 14 stores external information that can be analyzed by the apparatus, reads external information according to a request from the parameter estimation unit 16, and transmits the information to the parameter estimation unit 16. External information is data related to external factors affecting OD traffic, such as weather (temperature, precipitation) and geographic information (geographic distance between regional pairs). As an example, let us consider a situation in which there is information on the temperature (see FIG. 5) for each week, day of the week, and time zone, the precipitation for each week, day of the week, and time zone, and the geographical distance between regions. Day w of week w, temperature p w dt of time zone t, precipitation of day w of week w , q w dt of precipitation of time zone t, and geographical distance between places i and j z w i, j . Set of elements p w dt
A matrix consisting of P w and a set of elements q w dt
A matrix consisting of Q w and the set of elements z w ij
Let Z w be a matrix consisting of. Each set of matrices
Write. Here, when the geographical distance z w i, j between the places i and j does not change in each week, the geographical distance z w i, j between the places i and j is a common value in each week w. The external information storage unit 14 may be provided outside the OD traffic prediction device 100, and may be configured by a Web server that holds a Web page, a database server that includes a database, or the like.
パラメータ推定部16は、OD履歴格納部12と外部情報格納部14に格納されている情報に基づき、これらの情報の低次元表現を抽出し、時間発展を推定する。前述の例を使って手順を説明する。ODトラヒック履歴を表すテンソルにCP分解をかけることを考える。CP分解は、テンソルをコアテンソルと呼ばれる小さなテンソルと因子行列の積で近似する手法である。本実施の形態のゴールは、テンソルを再現するコアテンソルと因子行列の組を見つけることである。ODトラヒックのデータテンソルyw i,j,l,d,tは以下のように分解される。 Based on the information stored in the OD history storage unit 12 and the external information storage unit 14, the parameter estimation unit 16 extracts a low-dimensional representation of these information and estimates the time evolution. The procedure will be described using the above example. Consider applying CP decomposition to a tensor representing OD traffic history. CP decomposition is a technique that approximates a tensor with a product of a small tensor called a core tensor and a factor matrix. The goal of this embodiment is to find a set of core tensor and factor matrix that reproduces the tensor. The data tensor y w i, j, l, d, t of OD traffic is decomposed as follows.
ここで
は因子行列、λw kはコアテンソルの対角成分である。CP分解の場合、コアテンソルは対角成分のみを持つ。KはCP分解のランク数であり、事前の知見に基づいて主導で与えるかクロスバリデーション等で決める。因子行列の要素の集合をそれぞれ
here
Is the factor matrix and λ w k is the diagonal component of the core tensor. In the case of CP decomposition, the core tensor has only a diagonal component. K is the rank number of CP decomposition, and it is determined based on prior knowledge or determined by cross validation. Each set of factor matrix elements
と書き、コアテンソルの対角成分の集合を And the set of diagonal components of the core tensor
と書く。同様に、外部情報を表す行列Z、 P、 QをΘ(1), Θ(2), Θ(4), Θ(5)を使って以下のように分解する。 Write. Similarly, the matrices Z, P, and Q representing external information are decomposed as follows using Θ (1) , Θ (2) , Θ (4) , and Θ (5) .
ここでγz k,γp k,γq kはスケールパラメータである。スケールパラメータの集合をそれぞれ
とおく。外部情報とODトラヒックデータのスケールの違いはこのパラメータに吸収される。データテンソルYwの因子行列と外部情報行列Pw,Qw,Zwの因子行列を共有させることにより、外部情報を考慮したテンソル分解が可能になる。自己回帰性を考慮するため、コアテンソルが時間と共に発展すると仮定する。本実施の形態では、一例として、今週のコアテンソルの値が先週のコアテンソルの値の線形変換で決まると仮定する。
Here, γ z k , γ p k , and γ q k are scale parameters. Each set of scale parameters
far. Differences in scale between external information and OD traffic data are absorbed by this parameter. By sharing the factor matrix of the data tensor Y w and the factor matrix of the external information matrix P w , Q w , Z w , tensor decomposition considering external information becomes possible. Assume that the core tensor evolves over time to account for autoregressiveness. In the present embodiment, as an example, it is assumed that the value of this week's core tensor is determined by linear transformation of the value of the last week's core tensor.
また、本モデルの尤度は以下のように書き下せる。 In addition, the likelihood of this model can be written as follows.
ここで! は階乗を表す。本実施の形態のゴールは、尤度Lを最小化するようなパラメータの組{Θ(1), Θ(2), Θ(3), Θ(4), Θ(5),Γz,Γp,Γq,Λ}を推定することである。パラメータの最適化にはどんな方法を用いても良いが、更新対象のパラメータ以外を固定して尤度Lを最小化するように更新対象のパラメータを更新することにより各パラメータを交互に更新する方法(例えば、非特許文献4)が広く用いられている。パラメータ学習の手順を図6に示す。 Where! Represents the factorial. The goal of this embodiment is to set parameters {Θ (1) , Θ (2) , Θ (3) , Θ (4) , Θ (5) , Γ z , Γ that minimize the likelihood L p , Γ q , Λ}. Any method can be used for parameter optimization, but each parameter is updated alternately by updating the parameters to be updated so as to minimize the likelihood L by fixing other parameters than the parameters to be updated. (For example, Non-Patent Document 4) is widely used. The parameter learning procedure is shown in FIG.
[非特許文献4]:M. Welling and M. Weber. Positive tensor factorization. Pattern Recognition Letters, 22(12):1255-1261, 2001. [Non-Patent Document 4]: M. Welling and M. Weber. Positive tensor factorization. Pattern Recognition Letters, 22 (12): 1255-1261, 2001.
推定されたパラメータの組はパラメータ格納部20に格納される。パラメータ格納部20は、これらの情報が保存され、復元可能なものであればなんでもよい。例えば、データベースや、予め備えられた汎用的な記憶装置(メモリやハードディスク装置)の特定領域に記憶される。 The estimated parameter set is stored in the parameter storage unit 20. The parameter storage unit 20 may be anything as long as such information is stored and can be restored. For example, it is stored in a specific area of a database or a general-purpose storage device (memory or hard disk device) provided in advance.
従って、パラメータ推定部16は、OD履歴格納部12に格納されたODトラヒックデータ、及び外部情報格納部14に格納された外部情報に基づいて、各週wに対し、当該週wにおける各時間帯tのODトラヒックデータを表すデータテンソルYw tを、当該週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkとの積に分解し、当該週wにおける各時間帯の外部情報を表す行列Pを、外部情報に対するスケールパラメータγp kと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkとの積に分解し、当該週wにおける各時間帯の外部情報を表す行列Qを、外部情報に対するスケールパラメータγq kと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkとの積に分解し、場所に関する外部情報Zを、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jkとの積に分解する。 Accordingly, the parameter estimation unit 16 performs, for each week w, each time zone t in the week w based on the OD traffic data stored in the OD history storage unit 12 and the external information stored in the external information storage unit 14. Data tensor Y w t representing the OD traffic data of the week, the core tensor λ w k of the week w, the factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk, and the factor related to the day Decomposing the matrix θ (4) dk and the factor matrix θ (5) tk related to the time zone into a matrix P representing the external information of each time zone in the week w, and the scale parameter γ p k for the external information , The factor matrix θ (4) dk for the day and the factor matrix θ (5) tk for the time zone are decomposed into products, and the matrix Q representing the external information for each time zone in the week w γ q k and, factor matrix for the day θ (4) dk and, time Decomposed to the product of the factor matrix theta (5) tk relates, the external information Z relating to the location, the scale parameter gamma z k to external information about the location, the factor matrix about the location theta (1) ik, and theta (2) jk It decomposes into the product of
具体的には、データテンソルを分解した結果及び外部情報を表す行列を分解した結果から計算される、各週wにおける各時間帯のODトラヒックデータ、各週wにおける各時間帯の外部情報、及び場所に関する外部情報の各々のモデル値
の尤度を最適化するように、各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kとを更新することを繰り返す。
Specifically, the OD traffic data of each time zone in each week w, the external information of each time zone in each week w, and the location calculated from the result of decomposing the data tensor and the matrix representing the external information Each model value of external information
The core tensor λ w k of each week w, the factor matrices θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk, and the factor matrix θ (4 ) Repeat updating dk , factor matrix θ (5) tk for time zone, scale parameters γ p k , γ q k for external information, and scale parameter γ z k for external information for location.
また、パラメータ推定部16は、各週wのコアテンソルλw kから得られる、時間発展に関するパラメータαkを更に推定する。 The parameter estimation unit 16 further estimates a parameter α k related to time evolution obtained from the core tensor λ w k of each week w.
予測部22は、操作部10によって受け付けた予測対象の週、曜日、時間帯、場所、及び時間差に関する情報と、パラメータ格納部18に格納された、各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、に基づいて、予測対象の週、曜日、時間帯、場所、及び時間差に関するODトラヒックデータを予測する。このとき、時間発展に関するパラメータαkを用いて、予測対象の時期、時間帯、場所、及び時間差に関するODトラヒックデータを予測する。 The prediction unit 22 relates to the prediction target week, day of the week, time zone, location, and time difference received by the operation unit 10, the core tensor λ w k of each week w stored in the parameter storage unit 18, and the location Based on the factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk , the factor matrix θ (4) dk for the day, and the factor matrix θ (5) tk for the time zone OD traffic data for the week, day of week, time zone, location, and time difference. At this time, using the parameter α k related to time evolution, OD traffic data related to the time, time zone, location, and time difference of the prediction target is predicted.
例えば前述の例の場合、次の週(第w +1週)の曜日d、時間帯tに場所iからjへ時間差lで移動する人の数は次式で予測できる。 For example, in the case of the above-described example, the number of people who move from the location i to the j in the time zone t in the day d and the time zone t in the next week (w + 1 week) can be predicted by the following equation.
出力部24は、予測部22によって予測されたODトラヒックデータを、結果として出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部装置への送信等を含む概念である。出力部24は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部24は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。 The output unit 24 outputs the OD traffic data predicted by the prediction unit 22 as a result. Here, output is a concept including display on a display, printing on a printer, sound output, transmission to an external device, and the like. The output unit 24 may be considered as including or not including an output device such as a display or a speaker. The output unit 24 may be implemented by output device driver software, or output device driver software and an output device.
<本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置の作用>
次に、本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置100の作用について説明する。
<Operation of OD Traffic Prediction Device According to Embodiment of the Present Invention>
Next, the operation of the OD traffic prediction apparatus 100 according to the embodiment of the present invention will be described.
<学習処理ルーチン>
まず、ODトラヒック予測装置100は、操作部10よりODトラヒック履歴情報が入力されると、ODトラヒック履歴情報をOD履歴格納部12に格納し、操作部10により外部情報が入力されると、外部情報を外部情報格納部14に格納する。そして、ODトラヒック予測装置100は、図7に示す学習処理ルーチンを実行する。
<Learning processing routine>
First, when OD traffic history information is input from the operation unit 10, the OD traffic prediction device 100 stores the OD traffic history information in the OD history storage unit 12, and when external information is input from the operation unit 10, Information is stored in the external information storage unit 14. And the OD traffic prediction apparatus 100 performs the learning process routine shown in FIG.
まず、ステップS100では、各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kとを初期化する。 First, in step S100, the core tensor λ w k for each week w, the factor matrices θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk for the location , the factor matrix θ (4) dk for the day, A factor matrix θ (5) tk related to the time zone, scale parameters γ p k and γ q k for external information, and a scale parameter γ z k for external information related to location are initialized.
ステップS102では、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kとに基づいて、上記(9)式に示す尤度を最小化するように、各週wのコアテンソルλw kを更新する。 In step S102, a factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk related to location , a factor matrix θ (4) dk related to day, a factor matrix θ (5) tk related to time zone, Based on the scale parameters γ p k , γ q k for the external information and the scale parameter γ z k for the external information about the location, the core tensor of each week w so as to minimize the likelihood shown in the above equation (9). Update λ w k .
ステップS104では、各週wのコアテンソルλw kと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kとに基づいて、上記(9)式に示す尤度を最小化するように、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkとを更新する。 In step S104, based on the core tensor λ w k for each week w, the scale parameters γ p k and γ q k for external information, and the scale parameter γ z k for external information related to location, the above equation (9) is shown. Factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk for location , factor matrix θ (4) dk for day, and factor matrix θ ( 5) Update tk .
ステップS105では、各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、に基づいて、上記(9)式に示す尤度を最小化するように、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kとを更新する。 In step S105, the core tensor λ w k for each week w, the factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk for the location , the factor matrix θ (4) dk for the day, and the time zone The scale parameters γ p k and γ q k for the external information and the scale for the external information related to the location so as to minimize the likelihood shown in the above equation (9) based on the factor matrix θ (5) tk regarding Update the parameter γ z k .
ステップS106では、予め定められた収束判定条件を満たしたか否かを判定し、収束判定条件を満たしていない場合には、上記ステップS102へ戻り、一方、収束判定条件を満たした場合には、ステップS108へ進む。 In step S106, it is determined whether or not a predetermined convergence determination condition is satisfied. If the convergence determination condition is not satisfied, the process returns to step S102. On the other hand, if the convergence determination condition is satisfied, step S106 is performed. Proceed to S108.
なお、収束判定条件としては、推定された各パラメータの変化量が閾値以下となることや、予め定めた繰り返し回数に到達したことを用いればよい。 As the convergence determination condition, it may be used that the estimated change amount of each parameter is equal to or less than a threshold value or that a predetermined number of repetitions has been reached.
ステップS108では、上記ステップS102〜ステップS105で最終的に更新された各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kと、各週wのコアテンソルλw kから推定される時間発展に関するパラメータαkとをパラメータ格納部18に格納して、学習処理ルーチンを終了する。 In step S108, the core tensor λ w k of each week w finally updated in step S102 to step S105, the factor matrices θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk regarding the location , Factor matrix θ (4) dk for day, factor matrix θ (5) tk for time zone, scale parameters γ p k , γ q k for external information, scale parameter γ z k for external information about location, and each week The parameter α k related to the time evolution estimated from the core tensor λ w k of w is stored in the parameter storage unit 18 and the learning processing routine is terminated.
<ODトラヒック予測処理ルーチン>
次に、図8に示すODトラヒック予測処理ルーチンについて説明する。
<OD traffic prediction processing routine>
Next, the OD traffic prediction processing routine shown in FIG. 8 will be described.
上記学習処理ルーチンが実行され、パラメータ格納部20に各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、外部情報に対するスケールパラメータγp k、γq kと、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータγz kと、時間発展に関するパラメータαkとが格納され、予測対象の週、曜日、時間帯、場所、及び時間差に関する情報が入力されると、ODトラヒック予測装置100は、図8に示すODトラヒック予測処理ルーチンを実行する。 The above learning processing routine is executed, the core tensor λ w k for each week w, the factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk, and the factor matrix for the day are stored in the parameter storage unit 20. θ (4) dk , factor matrix for time zone θ (5) tk , scale parameters γ p k , γ q k for external information, scale parameter γ z k for external information about location, parameter α for time evolution k is stored, and when the information regarding the prediction target week, day of week, time zone, location, and time difference is input, the OD traffic prediction device 100 executes the OD traffic prediction processing routine shown in FIG.
ステップS110において、操作部10は、予測対象の週、曜日、時間帯、場所、及び時間差に関する情報を受け付ける。 In step S <b> 110, the operation unit 10 receives information regarding the prediction target week, day of the week, time zone, location, and time difference.
ステップS112において、パラメータ格納部18に格納された、各週wのコアテンソルλw kと、場所に関する因子行列θ(1) ik、θ(2) jk、θ(3) lkと、日に関する因子行列θ(4) dkと、時間帯に関する因子行列θ(5) tkと、時間発展に関するパラメータαkとを読み出す。 In step S112, the core tensor λ w k of each week w stored in the parameter storage unit 18, the factor matrix θ (1) ik , θ (2) jk , θ (3) lk for the location, and the factor matrix for the day Read out θ (4) dk , factor matrix θ (5) tk related to time zone, and parameter α k related to time evolution.
ステップS114において、予測対象の週、曜日、時間帯、場所、及び時間差に関する情報と、上記ステップS112で読み込まれた各パラメータとに基づいて、上記(10)式に従って、予測対象の週、時間帯、場所、及び時間差に関するODトラヒックデータを予測する。 In step S114, based on the information on the prediction target week, day of the week, time zone, location, and time difference, and each parameter read in step S112, the prediction target week, time zone Predict OD traffic data regarding location, time, and time differences.
ステップS116において、出力部24は、上記ステップS114で予測された予測対象の週、時間帯、場所、及び時間差に関するODトラヒックデータを結果として出力して、ODトラヒック予測処理ルーチンを終了する。 In step S116, the output unit 24 outputs OD traffic data regarding the prediction target week, time zone, place, and time difference predicted in step S114 as a result, and ends the OD traffic prediction processing routine.
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るODトラヒック予測装置によれば、各週wに対し、当該週wにおける各時間帯のODトラヒックデータを表すデータテンソルを、当該週wのコアテンソルと、複数の因子行列との積に分解し、当該週wにおける各時間帯の外部情報を表す行列を、時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、場所に関する外部情報を表す行列を、場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、各週wのコアテンソルと、時間帯に関する因子行列、及び場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の週、時間帯、及び場所のODトラヒックデータを予測することにより、ODトラヒックデータと相関を持つ外部情報を与えたときのODトラヒックデータを精度よく予測することができる。 As described above, according to the OD traffic prediction apparatus according to the embodiment of the present invention, for each week w, the data tensor representing the OD traffic data of each time zone in the week w is represented by the core tensor of the week w. And a matrix of a plurality of factor matrices, and a matrix representing the external information of each time zone in the week w, a scale parameter for the external information of the time zone, and a plurality of factor matrices including a factor matrix related to the time zone, The matrix representing the external information about the location is decomposed into a product of a scale parameter for the external information about the location and a plurality of factor matrices including the factor matrix about the location, the core tensor for each week w, and the time zone And a plurality of factor matrices including a factor matrix relating to location, and an OD traffic data of a week, a time zone, and a location to be predicted. By predicting the data, the OD traffic data when applying an external information having a correlation with OD traffic data can be predicted accurately.
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications are possible without departing from the gist of the present invention.
例えば、上記の実施の形態では、外部情報を表す行列を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、外部情報を表すテンソルを用いてもよい。 For example, in the above embodiment, the case where a matrix representing external information is used has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and a tensor representing external information may be used.
また、上述のODトラヒック予測装置100は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。 Further, the above-described OD traffic prediction apparatus 100 has a computer system inside, but the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used. Shall be.
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。 Further, in the present specification, the embodiment has been described in which the program is installed in advance. However, the program can be provided by being stored in a computer-readable recording medium or provided via a network. It is also possible to do.
10 操作部
12 OD履歴格納部
14 外部情報格納部
16 パラメータ推定部
18 パラメータ格納部
18 履歴格納部
20 検索部
22 予測部
24 出力部
100 ODトラヒック予測装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Operation part 12 OD history storage part 14 External information storage part 16 Parameter estimation part 18 Parameter storage part 18 History storage part 20 Search part 22 Prediction part 24 Output part 100 OD traffic prediction apparatus
Claims (7)
各時期に対し、前記操作部により受け付けた前記時期における各時間帯の前記ODトラヒックデータを表すデータテンソルを、前記時期のコアテンソルと、時間帯に関する因子行列、及び場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、
前記時期における各時間帯の外部情報を表すテンソル又は行列を、前記時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、
前記場所に関する外部情報を表すテンソル又は行列を、前記場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解するパラメータ推定部と、
前記パラメータ推定部によって得られた、各時期のコアテンソルと、前記時間帯に関する因子行列、及び前記場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する予測部と、
を含むODトラヒック予測装置。 An operation unit for receiving OD (Origin-Destination) traffic data in each time zone in each time period, external information in each time zone in each time period, and external information related to the location, which is correlated with the OD traffic data;
For each time period, a data tensor representing the OD traffic data of each time zone at the time period received by the operation unit includes a plurality of core tensors of the time period, a factor matrix relating to the time zone, and a factor matrix relating to the location. Decomposed into a product with a factor matrix,
A tensor or matrix representing external information of each time zone in the time period is a product of a scale parameter for the external information of the time zone and a plurality of factor matrices including a factor matrix related to the time zone among the plurality of factor matrices. Disassembled into
A parameter estimation unit that decomposes a tensor or matrix representing external information related to the location into a product of a scale parameter for the external information related to the location and a plurality of factor matrices including the factor matrix related to the location among the plurality of factor matrices When,
Based on the core tensor of each period obtained by the parameter estimation unit, the factor matrix related to the time zone, and the plurality of factor matrices including the factor matrix related to the location, the OD of the prediction target time and time zone A prediction unit for predicting traffic data;
OD traffic prediction device including
前記予測部は、前記時間発展に関するパラメータを用いて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する請求項1記載のODトラヒック予測装置。 The parameter estimation unit further estimates a parameter relating to time evolution obtained from the core tensor of each period,
The OD traffic prediction apparatus according to claim 1, wherein the prediction unit predicts OD traffic data of a prediction target period and time zone using the parameter related to time evolution.
パラメータ推定部が、各時期に対し、前記操作部により受け付けた前記時期における各時間帯の前記ODトラヒックデータを表すデータテンソルを、前記時期のコアテンソルと、時間帯に関する因子行列、及び場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、
前記時期における各時間帯の外部情報を表すテンソル又は行列を、前記時間帯の外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、時間帯に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、
前記場所に関する外部情報を表すテンソル又は行列を、前記場所に関する外部情報に対するスケールパラメータと、前記複数の因子行列のうちの、場所に関する因子行列を含む複数の因子行列との積に分解し、
予測部が、前記パラメータ推定部によって得られた、各時期のコアテンソルと、前記時間帯に関する因子行列、及び前記場所に関する因子行列を含む前記複数の因子行列とに基づいて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する
ODトラヒック予測方法。 The operation unit receives OD (Origin-Destination) traffic data for each time zone at each time period, external information for each time zone at each time period, and external information related to the location, which is correlated with the OD traffic data,
For each time period, the parameter estimation unit represents a data tensor representing the OD traffic data of each time zone at the time period received by the operation unit, a core tensor of the time period, a factor matrix related to the time period, and a factor related to the location Decompose into products with multiple factor matrices, including matrices,
A tensor or matrix representing external information of each time zone in the time period is a product of a scale parameter for the external information of the time zone and a plurality of factor matrices including a factor matrix related to the time zone among the plurality of factor matrices. Disassembled into
Decomposing a tensor or matrix representing external information about the location into a product of a scale parameter for the external information about the location and a plurality of factor matrices including a factor matrix related to the location among the plurality of factor matrices;
Based on the core tensor of each period obtained by the parameter estimation unit, the factor matrix related to the time zone, and the plurality of factor matrices including the factor matrix related to the place, the prediction unit is configured to calculate the time to be predicted and An OD traffic prediction method for predicting OD traffic data in a time zone.
前記予測部が予測することでは、前記時間発展に関するパラメータを用いて、予測対象の時期及び時間帯のODトラヒックデータを予測する請求項4記載のODトラヒック予測方法。 In the estimation by the parameter estimator, a parameter relating to time evolution obtained from the core tensor of each period is further estimated,
The OD traffic prediction method according to claim 4, wherein the prediction unit predicts OD traffic data of a prediction target time period and a time zone by using the parameter related to the time evolution.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017100763A JP6775469B2 (en) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | OD traffic predictors, methods, and programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017100763A JP6775469B2 (en) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | OD traffic predictors, methods, and programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018195244A true JP2018195244A (en) | 2018-12-06 |
JP6775469B2 JP6775469B2 (en) | 2020-10-28 |
Family
ID=64570327
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017100763A Active JP6775469B2 (en) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | OD traffic predictors, methods, and programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6775469B2 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111276183A (en) * | 2020-02-25 | 2020-06-12 | 云南大学 | Tensor decomposition processing method based on parameter estimation |
CN111311904A (en) * | 2020-01-17 | 2020-06-19 | 东南大学 | Traffic state estimation method based on floating car data weighted tensor reconstruction |
CN112200705A (en) * | 2020-09-10 | 2021-01-08 | 浙江大学 | Tensor decomposition-based urban grouping identification method |
JP2021096511A (en) * | 2019-12-13 | 2021-06-24 | 富士通株式会社 | Learning data generation method, learning data generation program, and information processing device |
CN113256986A (en) * | 2021-06-29 | 2021-08-13 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | Traffic analysis method, related device and readable storage medium |
CN116959257A (en) * | 2023-08-14 | 2023-10-27 | 重庆邮电大学 | Self-adaptive graph embedding-based origin-destination time prediction method and device |
CN117745108A (en) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 中国民用航空飞行学院 | Passenger flow demand prediction method and system for advanced air traffic |
JP7497664B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-06-11 | 富士通株式会社 | Machine learning program, machine learning device, and machine learning method |
-
2017
- 2017-05-22 JP JP2017100763A patent/JP6775469B2/en active Active
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
松林 達史: "「複合データ分析技術とNTF [II・完]」", 電子情報通信学会誌, vol. 第99巻 第7号, JPN6016045388, 1 July 2016 (2016-07-01), pages 691 - 698, ISSN: 0004352930 * |
竹内 孝: "一般化KLダイバージェンスを用いた非負テンソル補完と交通流解析への応用", 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, JPN6020035931, 8 August 2016 (2016-08-08), ISSN: 0004352928 * |
納谷 太: "機械学習・データ科学センタが推進するビッグデータ技術の横断的研究開発", NTT技術ジャーナル, vol. 第27巻 第12号, JPN6020035932, 1 December 2015 (2015-12-01), pages 15 - 19, ISSN: 0004352931 * |
西村 拓哉: "エリア訪問の時刻と時間長を考慮した観光行動分析", 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, JPN6020035933, 31 March 2017 (2017-03-31), JP, ISSN: 0004352929 * |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021096511A (en) * | 2019-12-13 | 2021-06-24 | 富士通株式会社 | Learning data generation method, learning data generation program, and information processing device |
CN111311904A (en) * | 2020-01-17 | 2020-06-19 | 东南大学 | Traffic state estimation method based on floating car data weighted tensor reconstruction |
CN111311904B (en) * | 2020-01-17 | 2021-06-11 | 东南大学 | Traffic state estimation method based on floating car data weighted tensor reconstruction |
CN111276183A (en) * | 2020-02-25 | 2020-06-12 | 云南大学 | Tensor decomposition processing method based on parameter estimation |
CN112200705A (en) * | 2020-09-10 | 2021-01-08 | 浙江大学 | Tensor decomposition-based urban grouping identification method |
JP7497664B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-06-11 | 富士通株式会社 | Machine learning program, machine learning device, and machine learning method |
CN113256986A (en) * | 2021-06-29 | 2021-08-13 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | Traffic analysis method, related device and readable storage medium |
WO2023273724A1 (en) * | 2021-06-29 | 2023-01-05 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | Traffic analysis method, related device, and readable storage medium |
CN116959257A (en) * | 2023-08-14 | 2023-10-27 | 重庆邮电大学 | Self-adaptive graph embedding-based origin-destination time prediction method and device |
CN117745108A (en) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 中国民用航空飞行学院 | Passenger flow demand prediction method and system for advanced air traffic |
CN117745108B (en) * | 2024-02-20 | 2024-05-07 | 中国民用航空飞行学院 | Passenger flow demand prediction method and system for advanced air traffic |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6775469B2 (en) | 2020-10-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6775469B2 (en) | OD traffic predictors, methods, and programs | |
Reina et al. | A design pattern for decentralised decision making | |
Regis | Particle swarm with radial basis function surrogates for expensive black-box optimization | |
US20180240041A1 (en) | Distributed hyperparameter tuning system for machine learning | |
Acı et al. | A modified dragonfly optimization algorithm for single‐and multiobjective problems using Brownian motion | |
Farah et al. | Bayesian emulation and calibration of a dynamic epidemic model for A/H1N1 influenza | |
Cho et al. | Reconstructing causal biological networks through active learning | |
Yang et al. | Structural reliability analysis under evidence theory using the active learning kriging model | |
JP6853968B2 (en) | Parameter estimation system, parameter estimation method and parameter estimation program | |
JP6947108B2 (en) | Data predictors, methods, and programs | |
Zheng et al. | A data-driven robust optimization method for the assembly job-shop scheduling problem under uncertainty | |
Ludkovski | Bayesian quickest detection in sensor arrays | |
JP6853955B2 (en) | People flow pattern estimation system, people flow pattern estimation method and people flow pattern estimation program | |
Khayyati et al. | Supervised-learning-based approximation method for multi-server queueing networks under different service disciplines with correlated interarrival and service times | |
Kieu et al. | Towards real-time predictions using emulators of agent-based models | |
Burger et al. | Neural networks for self-adjusting mutation rate estimation when the recombination rate is unknown | |
Cen et al. | Enhanced simulation metamodeling via graph and generative neural networks | |
Zhan et al. | Neural networks for geospatial data | |
Antunes et al. | Active learning metamodeling for policy analysis: Application to an emergency medical service simulator | |
JP2019207621A (en) | Spatio-temporal event data estimation device, method, and program | |
Yuan et al. | An evolution strategy method for computing eigenvalue bounds of interval matrices | |
JP2019211918A (en) | Integer number of moving persons estimation device, method and program | |
Burgos et al. | Modeling the dynamics of the frequent users of electronic commerce in Spain using optimization techniques for inverse problems with uncertainty | |
Gómez-Pulido et al. | Novel and classic metaheuristics for tunning a recommender system for predicting student performance in online campus | |
Santner et al. | Some criterion-based experimental designs |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190722 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200624 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200929 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201006 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6775469 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |