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  1. 研究報告
  2. モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)
  3. 2024
  4. 2024-MBL-111

LightGBMを用いたダイヤ乱れ時の列車混雑区分予測モデルの検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233924
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233924
59e867b1-a50a-4deb-9888-881d23d7a426
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MBL24111003.pdf IPSJ-MBL24111003.pdf (10.9 MB)
 2026年5月8日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MBL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-08
タイトル
タイトル LightGBMを用いたダイヤ乱れ時の列車混雑区分予測モデルの検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [MBL/ITS]機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
公益財団法人鉄道総合技術研究所
著者所属
公益財団法人鉄道総合技術研究所
著者所属
公益財団法人鉄道総合技術研究所
著者所属(英)
en
Railway Technical Research Institute
著者所属(英)
en
Railway Technical Research Institute
著者所属(英)
en
Railway Technical Research Institute
著者名 上田, 寛人

× 上田, 寛人

上田, 寛人

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中挾, 晃介

× 中挾, 晃介

中挾, 晃介

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國松, 武俊

× 國松, 武俊

國松, 武俊

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 現在,鉄道事業者は顧客満足度を向上させるため,利用者に対し列車の混雑情報を提供している.しかし,運休や列車の順序変更等を伴うダイヤ乱れ事象が発生した場合,混雑状況が普段と異なる傾向となり,鉄道利用者の意思決定に足る混雑情報を十分に提供できていないという現状がある.そこで本研究では,ダイヤ乱れ時を対象に,決定木をベースとした機械学習手法の 1 つである LightGBM を用いた列車の混雑区分予測モデルの検討をおこなった.本研究では,予測対象列車とその前を走行する列車の時間間隔や予測対象列車の 1~数駅前の混雑区分といった特徴量を用いた場合の予測精度の検証と考察をおこなう.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11851388
書誌情報 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)

巻 2024-MBL-111, 号 3, p. 1-6, 発行日 2024-05-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8817
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:56:08.187536
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