| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-01-24 09:30
ConvLSTMを用いたダイヤ情報なしスローモビリティ向け到着時刻予測手法 ○大友 玄・高橋竜一(茨城大) KBSE2024-47 |
| 抄録 |
(和) |
本研究は,スローモビリティの到着時刻予測精度向上を目的とする.観光や地域交通の新たな手段であるスローモビリティは時刻表がない事も多く,交通や乗降時の影響を受けやすい.そのため,従来の路線バスの予測手法では精度が低下する可能性がある.また,低精度GPSに起因するノイズも課題となる.これに対処するため,ノイズ除去とデータ分割処理を組み合わせたConvLSTMを用いた予測手法を提案した.水戸市で実施した「TOCOTOCO」のデータを用いて本手法の有効性を確認した. |
| (英) |
This study aims to improve the accuracy of arrival time predictions for slow mobility. Slow mobility, a new means of transportation for tourism and local transit, often lacks a fixed timetable and is susceptible to various influences, such as traffic and boarding or alighting times. As a result, traditional prediction methods for scheduled buses may result in lower accuracy. Additionally, noise caused by low-accuracy GPS poses a challenge. To address these issues, we propose a prediction method that combines noise removal and data segmentation processing using ConvLSTM. The effectiveness of this method was confirmed using data from the "TOCOTOCO" service conducted in Mito City. |
| キーワード |
(和) |
機械学習 / 補完処理 / / / / / / |
| (英) |
Machine learning / completion processing / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 358, KBSE2024-47, pp. 48-54, 2025年1月. |
| 資料番号 |
KBSE2024-47 |
| 発行日 |
2025-01-16 (KBSE) |
| 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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KBSE2024-47 |