@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226081,
 author = {安納, 爽響 and 坪内, 孝太 and 下坂, 正倫},
 issue = {16},
 month = {May},
 note = {本研究では，社会イベントに起因して発生する異常な群衆混雑を，その発生のみならず，いつ終わるのかまでを早期予報する枠組みを提案する．群衆混雑の早期予報は，快適なモビリティやタクシー需要予測など社会的ニーズが強く重要な話題である．しかし，既存手法は主に群衆混雑の発生時点の予報に焦点を当てている．また公示されるイベント開催時刻情報からの類推も，混雑のような非日常的なパターンの元では，参照する過去データが希少であり困難なタスクとなる．そこで本研究では，群衆混雑を発生から終了までの ”ライフサイクル” を捉えるための手法である，Cascading-based Hybrid Recurrent Network Incorporating Crowding Life cyclEs (CHRoNICLE) を提案する．提案手法では，群衆混雑の発生過程を生起期・継続期・終了期といった ”状態” に分割する．また，各状態における人口変化の傾向を捕捉するため，各状態の時系列性，時間長や，活動人口の増加を明示的に学習し，活動人口の回帰器にカスケードする．人工データ及び実イベントデータを用いた性能評価実験により，提案手法が既存手法と比較して，混雑を発生から終了までをより正確に捉えられることを示す．},
 title = {混雑の生起・継続・終了を考慮した状態認識型RNNに基づく早期群衆混雑予報},
 year = {2023}
}