文献

J-GLOBAL ID：202002286167314007   整理番号：20A0446831

交通負荷情報と運転者の生体・行動・主観指標を用いた再帰型深層学習による運転負担推定に関する研究

著者 (6件)： 岡直樹 (早稲田大) ,  河野陽大 (早稲田大) ,  MANAWADU Udara Eshan (早稲田大) ,  江馬敬明 (早稲田大) ,  亀崎允啓 (早稲田大) ,  菅野重樹 (早稲田大)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 20th  ページ： ROMBUNNO.3A5-10  発行年： 2019年12月12日 
JST資料番号： F1751A  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)

シソーラス用語： 機械学習 ,  再帰性 ,  情報サービス ,  *運転者 ,  交通情報 ,  状態 ,  運転管理 ,  *負荷予測 ,  人間行動 ,  交通量 ,  運転試験 ,  予測モデル ,  感情 ,  心理尺度 ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  深層学習 ,  MaaS ,  原子炉運転状態 ,  モデル
準シソーラス用語： *再帰型深層学習 ,  交通負荷情報 ,  運転状態 ,  運転負担推定 ,  運転行動 ,  負担感 ,  LSTM

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 交通 ,  生体 ,  行動 ,  主観 ,  指標 ,  深層学習 ,  負担 ,  推定 ,  研究