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J-GLOBAL ID：202202280173977854   整理番号：22A2414171

ソフィアにおけるオンデマンド公共輸送のための旅行時間の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Travel Times for On-demand Public Transport in Sofia

著者 (3件)： Marchev Jr. Angel (Department of Statistics and Econometrics, “St. Kliment Ohridski” University of Sofia, Sofia, Bulgaria) ,  Haralampiev Kaloyan (Department of Sociology, “St. Kliment Ohridski” University of Sofia, Sofia, Bulgaria) ,  Lomev Boyan (Department of Statistics and Econometrics, “St. Kliment Ohridski” University of Sofia, Sofia, Bulgaria)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 55  号： 11  ページ： 161-166  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この文書は,経路最適化のためのINNOAIR On-D Ond Public Transportプラットフォームのモジュール5の方法論的手法,特に旅行時間予測を記述する。テキストは,停止の間の旅行時間の選択モデルを提示する。特定の使用事例データでテストした4つの予測モデルが存在する。予測モデルを実行する手順は,モデル同定,パラメータ推定/最適化,および予測の3つの相を,それらの対応するサブフェーズによって行う。ビジネス理解とデータ理解は,一般的に研究に対して既に行われているが,各適用モデルは,データ準備,データモデリング,およびモデル検証の観点から説明されるべきである。現在のテキストでは,研究の下で様々なモデリング手順を通して行うための数値実験として,使用ケースを用いた。これらのモデリング手順で用いた入力データは,Sofiaと気象データにおけるバスラインの4つの連続停止のための到着時間に対する2つのソース-トラフィックデータを持っている。文献レビューに基づいて,研究者は,目標データを予測するためにいくつかのモデルを使用するように選択した:フーリエ項による外因性入力による季節的自己回帰移動平均モデル;ベクトル自己回帰とベクトル誤差-収集モデル;Bayesフーリエモデル;逆伝搬ニューラルネットワークモデル。テストセット(観測のラスト週)の予測で計算された数秒で測定した二乗平均平方根誤差を提案モデルの比較に用いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ベクトル ,  *旅行時間 ,  気象データ ,  文献展望 ,  モデリング ,  *公共輸送 ,  モデル ,  回遊 ,  パラメータ推定 ,  検証 ,  予測モデル ,  モデル検証 ,  数値実験 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  改変
準シソーラス用語： *オンデマンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 予測モデル ,  オンデマンド公共輸送 ,  SARIMAX ,  ベクトル自己回帰 ,  Bayes ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンデマンド ,  公共輸送 ,  旅行時間 ,  予測