畳み込み双線形ポアソン回帰を用いたオンライン交通量予測

大川 真耶  金 秀明  戸田 浩之  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J101-D   No.4   pp.702-712
発行日: 2018/04/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集)
専門分野: 交通量予測
キーワード: 
交通量予測,  GPS,  ポアソン回帰,  双線形回帰,  潜在因子モデル,  

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あらまし: 
交通量予測は,交通需要マネジメント(TDM)において重要な役割をもつ.交通量は,周期変動だけでなく,マネジメント等の外的要因の影響で動的に変化する.予測とマネジメントを繰り返すTDMシステムにおいては,マネジメントそのものの影響による交通量の変化を捉えるため,施策実施後の直近のデータのみに基づいてモデルの学習を行う必要がある.本論文では,潜在因子モデルを既存の予測モデルに導入することで短期間のデータのみに基づいて頑健に予測を行う手法を提案した.また,提案モデルに確率的変分ベイズを適用し,パラメータのオンライン学習アルゴリズムを導出した.評価実験により,提案手法は従来法と比較して直近のデータのみを学習に用いた場合により頑健な予測ができることを確認した.