SPTTE: A Spatiotemporal Probabilistic Framework for Travel Time Estimation

📄 arXiv: 2411.18484v1 📥 PDF

作者: Chen Xu, Qiang Wang, Lijun Sun

分类: cs.LG

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

提出SPTTE时空概率框架，解决出行时间估计中数据稀疏和分布不均问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 出行时间估计 时空建模 概率框架 高斯过程 RNN 数据稀疏 异质性平滑

📋 核心要点

  1. 现有出行时间估计方法难以有效建模多次出行时间分布的动态变化，尤其是在数据稀疏和分布不均的情况下。
  2. SPTTE框架将出行时间估计建模为时空随机过程回归问题，利用RNN高斯过程参数化和异质性平滑策略应对数据挑战。
  3. 实验结果表明，SPTTE在真实数据集上显著优于现有确定性和概率方法，性能提升超过10.13%。

📝 摘要（中文）

精确的出行时间估计对于导航和行程规划至关重要。现有研究采用概率建模来评估出行时间的不确定性并考虑多次出行之间的相关性，但对多次出行时间分布的时间变异性进行建模仍然是一个重大挑战。捕获联合分布的演变需要大型、组织良好的数据集；然而，现实世界的出行数据通常在时间上稀疏且在空间上分布不均匀。为了解决这个问题，我们提出了SPTTE，一个时空概率框架，通过将估计任务公式化为具有碎片化观测的时空随机过程回归问题来建模多次出行时间的演变联合分布。SPTTE 结合了基于 RNN 的时间高斯过程参数化，以正则化稀疏观测并捕获时间依赖性。此外，它采用基于先验的异质性平滑策略来纠正由分布不均匀的出行引起的不稳定学习，从而有效地在稀疏和不均匀的数据分布下对时间变异性进行建模。在真实数据集上的评估表明，SPTTE 的性能优于最先进的确定性和概率方法 10.13% 以上。消融研究和可视化进一步证实了模型组件的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在出行时间估计中，由于现实世界出行数据在时间和空间上的稀疏性和不均匀分布，导致难以准确建模多次出行时间的联合分布及其时间变异性的问题。现有方法难以有效处理这种数据稀疏性和不均匀性，导致估计精度下降。

核心思路：论文的核心思路是将出行时间估计问题建模为一个时空随机过程回归问题，并利用时空概率框架SPTTE来解决数据稀疏和分布不均带来的挑战。SPTTE通过RNN-based的时间高斯过程参数化来正则化稀疏观测，捕获时间依赖性；同时，采用基于先验的异质性平滑策略来纠正由不均匀分布的出行引起的不稳定学习。

技术框架：SPTTE框架主要包含以下几个模块：数据预处理模块（处理原始出行数据），RNN-based时间高斯过程参数化模块（用于建模时间依赖性并正则化稀疏观测），异质性平滑模块（用于纠正由不均匀分布数据引起的不稳定学习），以及出行时间估计模块（基于上述模块的输出进行最终的出行时间估计）。整体流程是从原始数据开始，经过预处理后，分别输入到RNN-based时间高斯过程参数化模块和异质性平滑模块，最后将两者的输出结合起来进行出行时间估计。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SPTTE时空概率框架，该框架能够有效地处理出行时间估计中数据稀疏和分布不均的问题。与现有方法相比，SPTTE通过RNN-based的时间高斯过程参数化和异质性平滑策略，能够更准确地建模多次出行时间的联合分布及其时间变异性，从而提高出行时间估计的精度。

关键设计：SPTTE的关键设计包括：1) 使用RNN来建模时间依赖性，并将其融入到高斯过程参数化中，从而能够有效地处理时间序列数据；2) 采用基于先验的异质性平滑策略，该策略能够根据数据的分布情况动态调整平滑程度，从而避免过度平滑或欠平滑；3) 损失函数的设计，综合考虑了估计精度和模型复杂度，从而能够训练出泛化能力更强的模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SPTTE在真实数据集上显著优于现有的确定性和概率方法，性能提升超过10.13%。消融实验验证了RNN-based时间高斯过程参数化和异质性平滑策略的有效性。可视化分析也表明，SPTTE能够更准确地捕捉出行时间的时空变化模式。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能交通系统，例如实时路况预测、个性化路线规划、网约车调度优化等。通过更准确的出行时间估计，可以有效提升交通效率，降低出行成本，改善用户体验，并为城市交通管理提供决策支持。

📄 摘要（原文）

Accurate travel time estimation is essential for navigation and itinerary planning. While existing research employs probabilistic modeling to assess travel time uncertainty and account for correlations between multiple trips, modeling the temporal variability of multi-trip travel time distributions remains a significant challenge. Capturing the evolution of joint distributions requires large, well-organized datasets; however, real-world trip data are often temporally sparse and spatially unevenly distributed. To address this issue, we propose SPTTE, a spatiotemporal probabilistic framework that models the evolving joint distribution of multi-trip travel times by formulating the estimation task as a spatiotemporal stochastic process regression problem with fragmented observations. SPTTE incorporates an RNN-based temporal Gaussian process parameterization to regularize sparse observations and capture temporal dependencies. Additionally, it employs a prior-based heterogeneity smoothing strategy to correct unreliable learning caused by unevenly distributed trips, effectively modeling temporal variability under sparse and uneven data distributions. Evaluations on real-world datasets demonstrate that SPTTE outperforms state-of-the-art deterministic and probabilistic methods by over 10.13%. Ablation studies and visualizations further confirm the effectiveness of the model components.