@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220437,
 author = {佐瀬, 凌太 and 藤本, まなと and 諏訪, 博彦 and 安本, 慶一},
 book = {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},
 month = {Oct},
 note = {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．},
 pages = {29--35},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 year = {2022}
}