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J-GLOBAL ID：201802274417730609   整理番号：18A0163025

時系列分解モデルを用いた鉄道旅客予測【Powered by NICT】

Railway passenger forecasting using time series decomposition model

著者 (4件)： Prakaulya Vineeta (Patel College of Science and Technology, Indore) ,  Sharma Roopesh ((CSE) Patel College of Science and Technology, Indore) ,  Singh Upendra ,  Itare Ravikant
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECA  ページ： 554-558  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間では,旅行需要推定のモデリング技術の実質的な開発であった。建設に関する技術とこれらのモデルのキャリブレーションの大部分は世界の先進工業国で開発した。インドでは,都市間旅行需要の構築と較正は,歴史的データの外挿,成長速度のような,または工業国におけるシナリオのための定式化と推定された初期モデルの再キャリブレーションを大部分のいずれかであった。提案した研究の目的は,鉄道旅客の歴史的データの時系列分析を行うことである。本論文では,時系列成分を別々に解析した鉄道データセットに時系列分解モデルを適用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 外挿法 ,  先進国 ,  インド ,  *乗客 ,  定式化 ,  成長速度 ,  都市 ,  時系列分析 ,  *予測
準シソーラス用語： モデリング技術 ,  旅行需要 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列 ,  分解 ,  モデル ,  鉄道 ,  旅客 ,  予測