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

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM19019

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2019/03/15

タイトル(英語): Basic Research of Predicting Train Operation Using Convolutional Neural Network

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)

著者名(英語): Fumio Asakura(Nihon University),Taiyo Matsumura(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University)

キーワード: オープンデータ|実績ダイヤ|畳み込みニューラルネットワーク|運行予測|運行表|Open data|Results of schedule|Convolution neural Network|Operation prediction|Time table

要約(日本語): 列車の遅延に対する予測は、一般に司令員の経験に基づいて行われている。そこで筆者らは、リアルタイムで実績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ている。今回は畳み込みニューラルネットワークを用いた予測方法を提案し、既に得られているオープンデータを基に遅延の予測をシミュレーションした。これより本手法は実現できる見込みが得られた。

要約(英語): Prediction for delay of train are generally based on the commander's experience.Therefore, we aim to provide information to railway users by predicting the delay based onopen data distributed with actual schedule in real time. In thisreport, we propose a prediction method using convolution neural network and simulate thedelay prediction based on already obtained open data. From this, it is possible to realizethis method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,172 Kバイト