ニューラルネットワークによる列車運行予測の直通路線への適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-3

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Application of Prediction Method Using Neural Network to a Line with Multiple Through Service

著者名: 辰井 大祐(鉄道総合技術研究所),中挾 晃介(鉄道総合技術研究所),國松 武俊(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Daisuke Tatsui|Kosuke Nakabasami|Taketoshi Kunimatsu

キーワード: 運行管理|遅延予測|乗車率予測|ニューラルネットワーク|機械学習|traffic control|prediction of train delay|prediction of train occupancy rate|neural network|machine learning

要約(日本語): 列車の遅延時には、遅延の拡大を防ぎ、旅客の利便性の低減を抑制することが鉄道事業者には求められる。そのため、列車運行を管理している指令員は、各列車の現在の遅延が今後拡大するか縮小するかを常に予測しながら、適切な運転整理をすることになるが、従来、そのような短時間先の列車遅延の予測は指令員の経験に基づいていた。近年、計算機を用いて列車運行を予測する手法も提案されてきたが、それらは必ずしも十分な精度が得られているとは言えなかった。そこで筆者らは、将来的には大規模なダイヤ乱れへの展開を念頭に、第一段階として、突発的なトラブルがない数分程度の遅延時に短時間先の列車遅延と乗車率を予測する、ニューラルネットワークを用いた手法を提案してきた。今回は、運行体系が複雑な大都市圏の通勤路線を対象に予測精度の検証を行った結果について報告する。

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