Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2022-10-17 |
タイトル |
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タイトル |
乗り捨て型カーシェアにおける返却予測モデルの構築と評価 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
乗り捨て型カーシェア、車両偏在問題、返却予測、機械学習 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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大阪公立大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP) |
著者所属(英) |
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en |
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NAIST |
著者所属(英) |
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en |
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Osaka Metropolitan University / RIKEN |
著者所属(英) |
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en |
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NAIST / RIKEN |
著者所属(英) |
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en |
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NAIST / RIKEN |
著者名 |
佐瀬, 凌太
藤本, まなと
諏訪, 博彦
安本, 慶一
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
乗り捨て型 ECS(電気自動車シェアリングサービス)は,都市部におけるサステイナブルな新しいモビリティとして注目を集めている.一方,乗り捨て型 ECS には,その利用形態から車両偏在問題が発生してしまう.本研究では,この問題の解決に向けた車両再配置を行うための車両返却予測モデルを提案する.提案手法では,ユーザが車両を返却する場所・時間を出発時間・場所などの静的な情報と車両の現在地や移動方向などの動的な情報を用いて予測する機械学習モデルを作成している.このモデルを用いて利用中の車両の返却予測結果を常に更新し続けることで,より正確な予測結果を得続けることを目指している.提案手法は実際の乗り捨て型 ECS の利用データを用いて評価が行われており,返却されるステーションの予測では 0.93 という正解率,返却時間の予測では 42.3 min の MAE 及び 47% の MAPE を達成している. |
書誌情報 |
第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集
p. 29-35,
発行日 2022-10-17
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |