畳み込みニューラルネットワークを用いた列車の運行予測に関する基礎検討(Ⅱ)

カテゴリ: 部門大会

論文No: 4-C-p1-7

グループ名: 【A】令和元年電気学会基礎・材料・共通部門大会講演論文集

発行日: 2019/08/16

著者名: 朝倉 扶三郎(日本大学),松村 太陽(日本大学),小野 隆(日本大学)

キーワード: ダイヤ|運転整理|オープンデータ|運行予測|畳み込みニューラルネットワーク

要約(日本語): 鉄道のダイヤが乱れると，司令員は遅延の伝搬や旅客行動，リアルタイムなダイヤを考慮して遅延を予測し最適な運転整理を検討している．そこで筆者らは，リアルタイムなダイヤが配信されるオープンデータを基に遅延を予測し，鉄道利用者へ情報を提供することを目的とし，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた予測方法を提案してきた．今回は学習が最適に行われるCNNのモデルを検討し，その有効性を示した．

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