過去の実績データを活用した列車運行シミュレータ

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER23039,MSS23005

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム合同研究会

発行日: 2023/02/28

タイトル(英語): The train operation simulator using historical traffic data

著者名: 毛利 裕馬(東京地下鉄),米元 和重(東京地下鉄),是澤 正人(東京地下鉄),富井 規雄(日本大学)

著者名(英語): Yuma Mouri(Tokyo Metro Co., Ltd.),Kazushige Yonemoto(Tokyo Metro Co., Ltd.),Masahito Koresawa(Tokyo Metro Co., Ltd.),Norio Tomii(Nihon University)

キーワード: 列車遅延|列車ダイヤ|着発時刻|デマンド|運行実績データ|train delay|train timetable|arrival and departure time|demand|historical train traffic data

要約(日本語): 本研究では、ダイヤ改正や設備の改良等の効果検証を目指し、列車遅延は利用者の数に大きく関係するという分析結果のもと、デマンドからの停車時分推定機能を有する列車運行シミュレータを開発した。このシミュレータは、過去の利用者実績データと列車運行実績データに基づいて、列車の着時刻・発時刻を推定することができる。筆者らは、このシミュレータを実際の路線のデータに適用し、有効であることを実証した。

要約(英語): We have developed a train operation simulator to verify the effectiveness of timetable revision and the improvement of facilities. This simulator can estimate the arrival and departure time based on demand data and historical train traffic records. We have proved that this simulator is effective to verification.

本誌: 2023年3月3日交通・電気鉄道/マイクロマシン・センサシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 29-34 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,237 Kバイト