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J-GLOBAL ID：202002258384218651   整理番号：20A2699454

深層学習モデルに基づく高速鉄道旅客旅行選択行動の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of High-Speed Railway Passenger’s Travel Choice Behavior Based on Deep Learning Model

著者 (2件)： Wang Shujie (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiao tong University, Beijing, 100044, China) ,  He Zhenhuan (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiao tong University, Beijing, 100044, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1624  号： 5  ページ： 052025 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 鉄道乗客の旅行選択行動の解析は,鉄道旅客製品設計および輸送機関において,輸入役割を果す。多くの研究者がそれに関して発表され,多くのモデルと方法が提案されてきた。近年,情報技術の急速な発展により,深層学習モデルは,多くの研究分野でますます広く用いられ,また,この研究にも適用されている。北京-上海高速鉄道線路のOD列車マケットデータに基づいて,それは,週日の間,北京-上海高速鉄道線路における乗客の旅行選択挙動を研究して,次に,異なる列車の乗客選択を研究するための,地図化特性として,マケットデータ(到着-分割ステーション,到着-出発時間など)の属性を,調査によって与えられた方法は,非常に高い適合精度を持った。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高速鉄道 ,  *旅行 ,  *乗客 ,  情報技術 ,  製品設計
準シソーラス用語： 選択行動 ,  北京市 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  モデル ,  高速鉄道 ,  旅客 ,  旅行 ,  選択行動 ,  解析