提案された確率論的アプローチは、従来の手法と比較して優れた性能を発揮するいくつかの理由があります。まず第一に、このアプローチでは交通速度を直接回帰させる代わりに、各ピクセルごとに交通速度の事前分布を推定することで不確実性を捉えています。これにより、時間変動を自然にモデリングし、信頼性の高い結果を得ることが可能です。また、学習時に各道路セグメントごとの交通観測数（ν）も考慮したStudent's t-分布を使用することで精度向上が図られています。さらに、従来手法ではなかった位置や時間コンテキスト情報（geo-temporal context）を新しく導入しました。この情報はGeo-Temporal Positional Encoding（GTPE）モジュール内で処理され、地理的位置や時間メタデータから密な特徴表現が生成されます。