Övervakningen av ett system kan ge en uppsättning mätningar som kan modelleras som en samling tidsserier. Dessa tidsserier är ofta glesa, på grund av saknade mätningar, och spatio-temporalt korrelerade, vilket innebär att rumsligt nära tidsserier uppvisar temporal korrelation. Analysen av sådana tidsserier ger insikt i det underliggande systemet och möjliggör förutsägelse av systembeteende. Medan de tekniker som presenteras i dokumentet tillämpas mer allmänt, anser vi fallet med transportsystem och syftar till att förutsäga resekostnader från GPS-spårningsdata från sondfordon. I synnerhet har varje vägsegment en tillhörande tidsserie för resor och kostnader, som härleds från GPS-data. Vi använder spatio-temporala dolda Markov modeller (STHMM) för att modellera korrelationer mellan olika trafiktidsserier. Vi tillhandahåller algoritmer som kan lära sig parametrarna för en STHMM samtidigt som vi kämpar med den glesa, spatio-temporala korrelationen, och heterogeniteten i tidsserien. Med hjälp av den resulterande STHMM, nära framtiden resekostnader i transportnätet, t.ex., restid eller utsläpp av växthusgaser, kan härledas, vilket möjliggör en mängd olika routing tjänster, t.ex., eko-routing. Empiriska studier med en betydande GPS-datauppsättning ger en inblick i designegenskaperna hos det föreslagna ramverket och algoritmerna, vilket visar hur effektiv och ändamålsenlig resekostnadskarakteriseringen är.
Spatio-Temporal Hidden Markov Modeller (STHMM) används för att modellera korrelationer mellan olika trafiktidsserier i REF.
Travel Cost Inference from Sparse, Spatio-Temporally Correlated Time Series Using Markov Models
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}