@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218610,
 author = {宮﨑, 和也 and 尼崎, 太樹 and 木山, 真人 and 岡本, 利章},
 issue = {40},
 month = {Jun},
 note = {イベントなどにおける事故を受けて，人流把握の重要性がさけばれるなか，データ同化に注目が集まっている．データ同化ではシミュレーションによる結果と観測データを比較し，シミュレーション内のパラメータを調整する．ここで，人流シミュレーションはエージェントが多くなるとシミュレーションに時間がかかってしまうという問題を抱えている．そこで本研究では，シミュレーション時間の短縮のため，C 言語での実装と行列計算ライブラリ Numpy の利用による高速化とモデルの改良を行った．本論文では，門司港花火大会の人流データセットを用い，データ同化の際の高速化を行う．評価において，先行研究のシミュレータと実行時間，同化の精度を比較した．},
 title = {大規模人流データにおけるデータ同化の高速化の検討},
 year = {2022}
}