路線バス利用における需要刺激要因に基づく利用者予測モデルの検討
1) 工学院大学大学院工学研究科情報学専攻
2) 工学院大学情報学部
| Abstract | 日本では高齢化の進展により路線バスに対する関心と社会的意義が強まっている．しかし路線バスの利用者数は減少を続けており，本格的需要期に至るまでの路線バス事業維持は重要な社会課題である．本研究では路線バス事業の運営効率向上を目的に利用者数の予測モデルを検討しており，地域人口と気象条件から高精度なモデルを提案しているが，これらのベースとする要因に基づかない不規則な要因に基づく誤差が発生する問題点を有する．そこで本論では，このような誤差発生要因の分類とその影響を自然に吸収可能な利用者数予測モデルについて提案する． |
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| In Japan, the aging society increases demands of public buses. However, the number of users of buses has continued to decline, it means maintaining the bus-business until full-scale demand arises is very important as social task. In our research, the prediction models of passengers have been studied for the purpose of improving the operation efficiency of the bus business however, some errors caused by irregular factors not based on the basic model factors. In this paper, we propose a classification of factors that cause errors and a new prediction model that can naturally absorb the irregular influences. | |
| Keywords | ビックデータ，IoT，公共交通 |
| Big Data，IoT，Public transportation |
