機械学習と実績データを用いた運転曲線作成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-250

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Making Running Profile by Using Machine Learning and Actual Running Profile

著者名: 小澤 優太(東芝),阿邊 優一(東芝),若江 智秀(東芝),小熊 信(東芝),久保田 和人(東芝),服部 陽平(東芝インフラシステムズ)

著者名(英語): Yuta Ozawa(Toshiba Corporation),Yuichi Abe(Toshiba Corporation),Tomohide Wakae(Toshiba Corporation),Makoto Oguma(Toshiba Corporation),Kazuto Kubota(Toshiba Corporation),Yohei Hattori(Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

キーワード: 電気鉄道,運転曲線,実績データ,機械学習

要約(日本語): 列車の走行を表す運転曲線は運転支援システムや自動運転システムで活用される一方で、列車の運動を計算するシミュレータにおいてモータの効率設定、走行に必要な各種パラメータの調整などに専門知識を有する設計者の試行錯誤を要し、負担となっている。そこで、設計者の負担を軽減しつつ高精度な運転曲線を作成するため、列車の実績データから得られるデータを用いて、列車機器を考慮した方式と深層学習を用いた方式の2方式での運転曲線の比較を行った。結果、両モデルともに力行時のエネルギー推定精度が94%以上得られる一方で、データの偏りが深層学習モデルの誤差精度に影響を与えることを確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 359 Kバイト