@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214330,
 author = {青地, 美桜 and 白石, 陽},
 issue = {12},
 month = {Dec},
 note = {公共交通機関での移動手段の一つとして，バスが利用されているが，バス利用者はバスの混雑を事前に把握することが困難である．バスの混雑状況を事前に把握することができれば，バス利用者は混雑していないバスを選択し，乗車することが可能となる．そこで本研究では，交通系 IC カードの乗降データを用いてバスの乗客人数を予測する手法を提案する．著者らはこれまで，時間帯や天候の変化に応じて乗客人数が変動することを考慮して，乗客人数予測モデルを作成し，予測精度の評価を行った．先行研究で作成してきた予測モデルは，対象となる路線でバスが通過する停留所すべての乗客人数を一つのモデルで予測する「路線モデル」であった．しかし，複数の路線のデータを使用して予測を行う際には，データが複雑になってしまい，予測精度があまり向上しない問題があった．そこで，複数の路線のデータを使用した際に予測精度が向上する予測モデルを作成する．本稿では，停留所毎の予測モデルを作成する手法で実験を行い，予測モデルの評価を行う．停留所毎モデルは，各停留所に特化したモデルであり，今まで作成していた路線モデルより，停留所ごとの特性を考慮できる可能性がある．実験結果として，乗降車数データを説明変数に加えた停留所毎モデルが最も精度が高い結果となった．},
 title = {停留所毎モデルを用いたバス乗降データによる乗客人数予測の評価},
 year = {2021}
}