講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-12-11 14:20
運行実績データを用いた畳み込みニューラルネットワークによる列車の駅発生遅延予測 ○髙橋 司・福田卓海・高橋 聖(日大)・中村英夫(東大) DC2020-63 |
抄録 |
(和) |
首都圏の鉄道はラッシュ時に高い混雑率で運行している.混雑が引き起こす問題として遅延があり,遅延緩和に対する研究や対策が行われている.遅延対策の効果を検証するにはシミュレータを用いて,対策前後の遅延を評価する必要がある.既存のシミュレータでは,駅間走行のシミュレートは行えるが混雑に伴う駅で発生する遅延まではシミュレートできないため,駅発生遅延を予測する必要がある.そこで本稿では,運行実績データをもとに畳み込みニューラルネットワークを用いて遅延が伝搬する特徴を学習し、駅発生遅延を予測した。結果最高予測精度67.1%が得られた. |
(英) |
Trains in the metropolitan area have high congestion rates during rush hours. Congestion causes delays, and there is a lot of research and countermeasures to mitigate the delays. In order to evaluate the effect of the countermeasure against delay, we need to evaluate the delays before and after the countermeasures. When the evaluation is done by simulation, it is necessary to predict the delays according to the driving conditions. We defined a series to facilitate the extraction of features from the actual operation data, and used a convolutional neural network to learn the features, and obtained the highest prediction accuracy of 67.1% for Station I. |
キーワード |
(和) |
遅延解消 / 遅延改善 / 列車遅延 / 運行管理 / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / |
(英) |
Delay resolution / Delay improvement / Train delay / Operation management / Machine learning / Convolutional neural network / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 288, DC2020-63, pp. 23-26, 2020年12月. |
資料番号 |
DC2020-63 |
発行日 |
2020-12-04 (DC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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DC2020-63 |