2026-06-16T08:46:42Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233923 2025-01-19T09:56:10Z 1164:3865:11476:11605

ニューラルネットワークを用いたダイヤ乱れ時の列車乗車率予測モデルの考案 Consideration of Train Congestion Rate Prediction Model under Disruption using Neural Network 中挾, 晃介 辰井, 大祐 國松, 武俊 田中, 峻一 Kosuke, Nakabasami Daisuke, Tatsui Taketoshi, Kunimatsu Shunichi, Tanaka [MBL/ITS]機械学習 近年，鉄道事業者はアプリ等を通じて旅客に列車の混雑予測情報を提供しているが，ダイヤ乱れ時は混雑傾向が平常時と異なるため，現状ではダイヤ乱れ時の利用列車変更の判断のための十分な情報提供ができていない．本研究では，ダイヤ乱れ時を対象に，各列車の各駅発時点の乗車率を精度良く予測することを目的に，ニューラルネットワークを用いた乗車率予測モデルを考案した．モデルの入出力データが異なる 4 パターンのモデルを検討し，比較評価を行った結果，出力データを予測対象列車の予測時点の駅の乗車率とそれより先の予測対象駅の乗車率の差分値としたモデルが，予測対象駅の乗車率そのものとするモデルよりも精度良く予測できることを確認した． technical report 情報処理学会 2024-05-08 application/pdf 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 2 2024-MBL-111 1 7 2188-8817 AA11851388 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/233923/files/IPSJ-MBL24111002.pdf jpn