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J-GLOBAL ID:202302230582424004   整理番号:23A0464662

逆強化学習を用いた人流の推計に関する研究

STUDY ON ESTIMATING HUMAN TRAFFIC USING INVERSE REINFORCEMENT LEARNING
著者 (4件):
資料名:
巻: 66  ページ: ROMBUNNO.28-18  発行年: 2022年11月01日 
JST資料番号: X0119B  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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近年,ICT機器の発展により位置情報等の様々なビッグデータが取得可能となっている.また,従来アンケート調査を中心に取り組まれてきた交通調査は,プライバシーへの懸念や調査費用の増大を背景に,高頻度・広範囲での実施が困難となっている.その解決策として,従来調査を補完する形でのビッグデータを活用した交通の動態調査が注目されている.本研究では,位置情報ビッグデータから人工知能の手法の一つである逆強化学習を用いて人流の推計を行う.分析の結果から,逆強化学習モデルは従来手法と比較して少ないサンプルでより高い精度の分析が可能であり,モデルの逐次更新により推計精度が向上するという特徴が示された.さらに,時間的・空間的に異なる対象に対しても,従来のモデルを更新することにより高い精度で分析可能であることを示した.(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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交通調査  ,  人工知能 
引用文献 (15件):
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タイトルに関連する用語 (3件):
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