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講演抄録/キーワード
講演名 2024-11-13 12:00
ランダム力学系における機械学習を用いた時系列予測
山田航大小林 幹立正大CCS2024-54
抄録 (和) 本研究ではARモデルを用いてランダムな要素を持つ力学系として交通流モデルの予測を行った。この分析から車の進む確率や時間の変化と渋滞数の関係を分析,予測することが可能であると示された。また、本発表ではリザバーコンピューティングを使用した結果との比較も行う予定である。 
(英) n this study, the AR model has been used to predict the traffic flow model as a dynamic system with a random element. The analysis shows that it is possible to analyse and predict the relationship between the probability of a vehicle proceeding and the number of traffic jams with changes in time. The results will also be compared with those obtained using reservoir computing in this presentation.
キーワード (和) ARモデル / リザバーコンピューティング / 交通流モデル / ランダム力学系 / / / /  
(英) AR model / Reservoir computing / Traffic flow model / Random dynamical systems / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 124, no. 251, CCS2024-54, pp. 59-64, 2024年11月.
資料番号 CCS2024-54 
発行日 2024-11-05 (CCS) 
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)
PDFダウンロード CCS2024-54

研究会情報
研究会 CCS  
開催期間 2024-11-12 - 2024-11-13 
開催地(和) 東北大学 青葉山キャンパス 
開催地(英) Tohoku University 
テーマ(和) CCS, 一般 
テーマ(英) CCS, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CCS 
会議コード 2024-11-CCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ランダム力学系における機械学習を用いた時系列予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Time Series Prediction Using Machine Learning in Random Dynamical Systems 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ARモデル / AR model  
キーワード(2)(和/英) リザバーコンピューティング / Reservoir computing  
キーワード(3)(和/英) 交通流モデル / Traffic flow model  
キーワード(4)(和/英) ランダム力学系 / Random dynamical systems  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 航大 / Kota Yamada / ヤマダ コウタ
第1著者 所属(和/英) 立正大学 (略称: 立正大)
Rissho University (略称: Rissho Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 幹 / Miki Kobayashi / コバヤシ ミキ
第2著者 所属(和/英) 立正大学 (略称: 立正大)
Rissho University (略称: Rissho Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-11-13 12:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CCS 
資料番号 CCS2024-54 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.251 
ページ範囲 pp.59-64 
ページ数
発行日 2024-11-05 (CCS) 


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