| 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) |
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