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J-GLOBAL ID:201902265869844024   整理番号:19A1499270

LightGBMアルゴリズムに基づくバスストローク時間予測【JST・京大機械翻訳】

Bus Travel Time Prediction Based on Light Gradient Boosting Machine Algorithm
著者 (4件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 116-121  発行年: 2019年 
JST資料番号: C2945A  ISSN: 1009-6744  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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都市バスネットワークの運転において、バスのサイト間旅行時間は道路と環境条件に影響される。本論文では,バス運転中の車両速度特性,道路特性,および気象特性を分析した。特徴に基づくLightGBM(LightGradientBoostingMachine)バストリップ時間予測モデルを構築し、LightG-BMアルゴリズムにおける関連パラメータを調整することで、各影響特徴と因子の重みを割り当てる。天津市のあるバスバスの24日のバスGPSデータを用いて,このモデルを訓練し,検証し,歴史的平均値とKalmanフィルタに基づく旅行時間予測モデルと比較した。比較の結果、LightGBMモデルはMAE(MeanAbsoluteError)とMAPE(MeanAbsolutePercentageError)の2つの指標において、いずれも他の2つのモデルより大幅に優れていることが分かった。それは,LightGBMモデルがバスの旅行時間予測において,良い安定性と応用展望を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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電気自動車 
タイトルに関連する用語 (4件):
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