機械学習による大規模イベント開催時における旅行時間予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS18014

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2018/06/21

タイトル(英語): Travel Time Prediction for a Large-scale Event Based on Machine Learning

著者名: 織田 利彦(道路交通情報通信システムセンター)

著者名(英語): Toshihiko Oda(Vehicle Information & Communication System Center)

キーワード: 機械学習|旅行時間予測|大規模イベント|ステップワイズ変数選択|赤池情報量基準|中山競馬|machine learning|travel time prediction|large scale event|stepwise selection of variables|Akaike information criterion|Nakayama horse racing

要約(日本語): 近年、大都市を中心に大規模な展示会、祭典、行事などが頻繁に開催されている。こうしたイベント開催時は日常的な交通流変動と異なり、会場へのアクセス道路あるいは周辺道路において交通集中が予想され、深刻な渋滞発生が懸念される。そのため、事前に交通流変動を把握することが必要となる。本研究では中山競馬開催時を取り上げ、機械学習を適用して旅行時間予測を試みるとともに、その有効性を確認する。

要約(英語): This paper describes a study on the prediction of travel time for a large-scale event by using a machine-learning approach. To verify the effectiveness of the approach, we conducted an experimental study on arterial roads around Nakayama Racecourse on the days of horse racing. The results show that our proposed methods can estimate the data accurately.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,552 Kバイト