講演名 2012-11-07
交通流の時空図におけるZRPのパラメータ推定と能動学習(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
小林 浩一, 山崎 啓介,
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抄録(和) 交通渋滞の緩和や渋滞原理の解明を目的とした交通流のモデル化は現在までに多くの研究がなされてきた.しかしながら,観測されたデータからモデルのパラメータを推定することは応用上重要であるにも関わらず十分な研究がされていない.そこで本研究では交通流のモデルとして系の挙動の厳密解が得られているゼロレンジ過程(Zero Range Process)に注目し,車の軌跡を表した時空図に基づくパラメータ推定を定式化した.さらに,道路上の車の密度を最適化することで推定誤差を最小化する能動学習アルゴリズムを提案し,数値実験により有効性を検証した.
抄録(英) There are many analyses on traffic flow models in order to elucidate the principals of traffic jams and to ease them. However, in spite of significance in application, there are few studies on estimation of the model parameter from observed traffic flow data. In the present paper, we focus on the zero range process (ZRP), the behavior of which is mathematically analysed, and we formulate its parameter estimation based on traffic spatiotemporal data. Moreover, an active learning method to minimize the estimation error by optimization of vehicle density on a road is proposed. We confirm the efficiency of the proposed algorithm by numerical simulations.
キーワード(和) 回帰分析 / 交通流モデル / 能動学習
キーワード(英) regression analysis / traffic flow models / active learning
資料番号 IBISML2012-47
発行日

研究会情報
研究会 IBISML
開催期間 2012/10/31(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 交通流の時空図におけるZRPのパラメータ推定と能動学習(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Parameter Estimation and Active Learning in the ZRP Based on Traffic Spatiotemporal Data
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 回帰分析 / regression analysis
キーワード(2)(和/英) 交通流モデル / traffic flow models
キーワード(3)(和/英) 能動学習 / active learning
第 1 著者 氏名(和/英) 小林 浩一 / Koichi KOBAYASHI
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院総合理工学研究科
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Tech.
第 2 著者 氏名(和/英) 山崎 啓介 / Keisuke YAMAZAKI
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学大学院総合理工学研究科
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Tech.
発表年月日 2012-11-07
資料番号 IBISML2012-47
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 279
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日