2026-05-20T00:47:37Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183178 2025-01-20T03:47:12Z 1164:3865:9090:9233

リアルタイム人口を用いたStacked denoising Autoencoderによるタクシー将来需要予測 Real-Time Population based Taxi Demand Forecast using Stacked denoising Autoencoders 石黒, 慎 菊地, 悠 深澤, 佑介 Shin, Ishiguro Haruka, Kikuchi Yusuke, Fukazawa IoT タクシーの効率的な運行には，運転手に乗客に関する様々な情報を与えることが有効である．高効率なタクシー運行は，タクシー事業の収益向上に繋がるだけでなく，乗客が素早くタクシーに乗車することにも効果があり，社会全体の交通の効率化を期待できる．本稿では Stacked denoising Autoencoder を用いたタクシー将来需要の予測とそれに基づいた運行支援手法を提案する．提案法では，タクシー運行データ，リアルタイム人口統計データおよび雨量データを用いることで，MAPE による評価により，26.77 % の誤差で予測が可能であることを示す． technical report 情報処理学会 2017-08-22 application/pdf 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL） 21 2017-MBL-84 1 6 2188-8817 AA11851388 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/183178/files/IPSJ-MBL17084021.pdf jpn