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アイテム
機械学習を用いた高頻度路線における遅延予測手法の構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215104
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2151043762634f-8f08-4c2e-9ff6-aaaa5d7feff3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-1D-03.pdf (533.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 機械学習を用いた高頻度路線における遅延予測手法の構築 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | ネットワーク | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 鉄道総研 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 鉄道総研 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 鉄道総研 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 鉄道総研 | ||||||||||||||
| 著者名 |
辰井, 大祐
× 辰井, 大祐
× 中挾, 晃介
× 國松, 武俊
× 坂口, 隆
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 大都市圏の高頻度路線において、利用者の混雑が原因となる遅延が慢性的に発生している。運行管理業務を担当する指令員は、短時間先までの遅延の変化を予測して列車の間隔を調整する等の運転整理を実施している。そのため、遅延の変化を正確に予測することは、指令員の支援という観点から重要になる。筆者らはこれまでに、大都市圏の通勤路線を対象に、実績の遅延データ、乗車率を用い、ニューラルネットワークや深層学習のモデルの一つであるLong Short Term Memoryを活用した遅延予測手法を構築し、有効性を示した。今回、構築した手法について、より高頻度な大都市圏の路線の朝ラッシュ時間帯における予測精度を検証した結果を報告する。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 5-6, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
