@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233924,
 author = {上田, 寛人 and 中挾, 晃介 and 國松, 武俊},
 issue = {3},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}