交通流予測における部分学習データを利用したニューラルネットワークの構造最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-2

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Optimization of Neural Network Structure Using Partial Study Data for Traffic Flow Forecasting

著者名: 木村 要介(早稲田大学),玄 光男(早稲田大学)

著者名(英語): yosuke Kimura(Waseda University),mitsuo Gen(Waseda University)

キーワード: ニューラルネットワーク|構造最適化|交通流|予測|neural network|structure optimization|traffic flow|forecasting

要約(日本語): 人，道路，車から成る知的システムを構成するため，高度道路交通システム(ITS)の研究が進行中であるが，VICS等のシステム情報提供が充実する一方，突発的な交通事故やそれに伴う交通渋滞への対処に関しては，いまだにその機能は十分とはいえない．本研究では，交通流の予測のために，遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを併用した予測手法を用いる．特に，ニューラルネットワークについては入力データの一部を与えることにより中間ニューロン数を調整し，過学習を回避する手法を提案する．

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