ニューラルネットワークを適用した駐車状況推定方法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1994-02-15
• タイトル: ニューラルネットワークを適用した駐車状況推定方法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Estimation Method of the Parking Condition Using a Neural Network Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: ニューラルネットワーク
• 著者所属: 名城大学理工学部
• 著者所属: 名城大学理工学部
• 著者所属: 名城大学理工学部
• 著者所属: 名古屋電機工業株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Meijo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Meijo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Meijo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya Electric Works Co. Ltd
• 著者名: 上田, 浩次; 堀場, 勇夫; 池谷, 和夫; 小野寺, 浩
• 著者名(英): Kouji, Ueda; Isao, Horiba; Kazuo, Ikegaya; Hiroshi, Onodera
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在、駐車場利用の空間的、時間的偏りを平準化するため、駐車場の利用状況を事前に提供する駐車場案内システムが普及してきている。この駐車場の駐車状況検出方法としては、センサにより内部の駐車台数を漏れなく計数し、その駐車率から「満車」、「混雑」、「窒車」等のマクロ的な駐車状況が利用者に提供されている。しかし、高遠遺路の休憩施設のように、数百台規模の駐車場において同様なことを考えた場合、設備規模が大きくなり実現が難しくなる。このため、部分駐車状況からマクロ的な全体駐車状況を推定する試みとして部分と全体の駐車率間における相関関係に注目し、線形回帰分析より部分駐車率から全体駐車率を推定する方式が行われた。しかし、この利用状況は常に一定の線形関係を保つとは考えにくくむしろ非線形であると予想される。また、各駐車場ごとの設置環境の差異から生じる固有の特質等も存在することが考えられる。このような状況に対して、本諭文では、部分から全体の駐車状況を推定する方法にニューラルネットワークを用いた方式を提案する。この中では、ニューラルネットワークを駐車状況推定に適用する方法について言及し、従来行われた線形回帰分析との比較を行うことでその効果について検証する。また、実際の運用上の評価についても述べる。
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 35, 号 2, p. 281-290, 発行日 1994-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764