Rail transit OD‐matrix completion via manifold regularized tensor factorisation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban rail transit has become an indispensable mode in major cities worldwide regarding the advantages of large capacity, high speed, punctuality, and environmental protection. Origin‐destination (OD) matrix data is crucial to the organisation of rail train operation and management. Nevertheless, rail transit OD matrices are inevitably suffered from data loss problems due to the data transmission and acquisition failures. Tensor completion is a state‐of‐the‐art method for missing data imputation. In this paper, a novel tensor completion method for OD‐ matrix completion is proposed. To this end, an OD‐matrix tensor is established to represent OD information, and the similarity matrix of OD‐matrix tensor for each dimension is extracted as a piece of auxiliary information expressing underlying multi‐mode relationships of OD data. Finally, a manifold regularised tensor factorisation is applied to impute the missing OD data, in which the Graph Laplacians inferred from similarity weight matrices are used as regularisation priors on factorisation factors. The proposed model is applied to a case study of the metro line in Xi'an, China. The experimental results indicate that the proposed method outperforms baselines. It can accurately impute missing data within the OD matrices and work well even when the missing ratio is up to 80%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle