講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-06-29 13:30
大規模人流データにおけるデータ同化の高速化の検討 ○宮崎和也・木山真人・尼崎太樹・岡本利章(熊本大) NC2022-25 IBISML2022-25 |
抄録 |
(和) |
イベントなどにおける事故を受けて,近年,人流の把握が注目を集めている.その方法としてデータ同化という手法がある.データ同化ではシミュレーションによる結果と観測データを比較し,シミュレーション内のパラメータを調整する.ここで,人流シミュレーションはエージェントが多くなるとシミュレーションに時間がかかってしまうという問題を抱えている.そこで本研究では,シミュレーション時間の短縮のため,C言語での実装と行列計算ライブラリNumpyの利用による高速化とモデルの改良を行った.本論文では,門司港花火大会の人流データセットを用い,データ同化の際の高速化を行う.評価において,先行研究のシミュレータと実行時間,同化の精度を比較した. |
(英) |
Data assimilation has been attracting attention as the importance of understanding human flow has been emphasized in the wake of accidents at events. Data assimilation compares simulation results with observed data and adjusts parameters in the simulation. However, pedestrian simulation has a problem that the simulation takes a long time when the number of agents increases. In order to reduce the simulation time, we implemented the simulation in C and used Numpy, a matrix computation library, to speed up the simulation and improve the model. In this paper, we use the Mojiko Fireworks Festival data set to speed up the data assimilation process. In the evaluation, we compared the execution time and assimilation accuracy with simulators in previous studies. |
キーワード |
(和) |
人流シミュレーション / Social Force Model / 遺伝的アルゴリズム / データ同化 / / / / |
(英) |
Pedestrian Simulation / Social Force Model / Generation Algorithm / Data Assimilation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 89, NC2022-25, pp. 178-183, 2022年6月. |
資料番号 |
NC2022-25 |
発行日 |
2022-06-20 (NC, IBISML) |
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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