@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240430,
 author = {岡崎, 翔大 and 吉廣, 卓哉},
 issue = {5},
 month = {Oct},
 note = {自動車の交通渋滞は搭乗者の時間を無駄にするだけでなく，環境面からも解決すべき重要課題である．多くの研究が道路上のセンサや路車間通信等により交通状況を学習する深層学習モデルを構築して渋滞予測を試みている．しかし，それらのほとんどは時刻や曜日等の周期的交通パターンを利用した学習をしており，通常の交通変動の範囲内の渋滞予測を行うため，頻度の少ない事例を予測するには適していない．本研究では，将来に自動車のネットワーク接続が進み，全車両の位置と予定経路が取得できると仮定したうえで，周期的交通パターン情報に依存せず，実際の交通状況と各車両の予定経路のみを用いた交通渋滞の予測を試みる．},
 title = {周期的交通パターンに依存せず予定経路情報を用いた交通渋滞予測の試み},
 year = {2024}
}