| 講演名 | 2018-07-02 データ処理の違いによるバスの遅延時間予測への影響 山口 翼(九大), アス マンスル(九大), 峯 恒憲(九大), |
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| 抄録(和) | バスがどれくらい遅れてバス停に到着するのかをできるだけ精度よく予測することは，バスの運行を行う側からも，バスを利用する側からも非常に有益である．本研究では機械学習でバスの遅延を予測する際に，訓練データの扱い方でどう予測精度が変わるかを比較した．具体的には元データにおいてどの程度まで外れ値とするか，また訓練データとして使用するデータ数を変えて予測を行い，予測にどう影響が出るかを調べた．その結果外れ値処理後の標準偏差が小さいほうが予測誤差は小さくなることを確認した．また訓練データの数は今回のデータでは下限を約150万個とし，約200万個ずつ変化させても予測が大きく改善することはなかった． |
| 抄録(英) | Prediction of bus delay is one of crucial research tasks in the intelligent transport systems (ITS) field, and is important not only for a bus operation company, but also passengers, who want to know how many minutes a bus will be concretely delayed to get at a bus stop. In this paper, we propose methods to predict bus delay using bus probe data collected from Nov. 21st to Dec. 20th, 2013 and provided by Nishitetsu Bus company. We used several machine learning methods to build the prediction models. Wediscuss experimental results from the points that how much extents the difference of the amount of training data and the variation of outlier detection methods affect prediction accuracy of predicting bus delay. |
| キーワード(和) | 路線バス / 遅延時間予測 / プローブデータ / 機械学習 |
| キーワード(英) | scheduled bus / delay time prediction / probe data / machine learning |
| 資料番号 | AI2018-4 |
| 発行日 | 2018-06-25 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2018/7/2(から1日開催) |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「ソフトウェア開発と機械学習」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 峯 恒憲(九大) |
| 委員長氏名（英） | Tsunenori Mine(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 片上 大輔(東京工芸大) / 福田 直樹(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Katagami(Tokyo Polytechnic Univ.) / Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 服部 宏充(立命館大) / 清 雄一(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Hiromitsu Hattori(Ritsumeikan Univ.) / Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データ処理の違いによるバスの遅延時間予測への影響 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An investigation of prediction accuracy of bus delay time influenced by the amount of training data and the variation of outlier detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 路線バス / scheduled bus |
| キーワード(2)（和/英） | 遅延時間予測 / delay time prediction |
| キーワード(3)（和/英） | プローブデータ / probe data |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山口 翼 / Tsubasa Yamaguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | アス マンスル / Mansur AS |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 峯 恒憲 / Tsunenori Mine |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-07-02 |
| 資料番号 | AI2018-4 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | AI-116 |
| ページ範囲 | pp.15-21(AI), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2018-06-25 (AI) |