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ランダムフォレストによる路線バス運行状態分類

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dc.contributor.author 米澤, 拓也
dc.contributor.author 新井, イスマイル
dc.contributor.author 秋山, 豊和
dc.contributor.author 藤川, 和利
dc.date.accessioned 2019-02-15T05:30:52Z
dc.date.available 2019-02-15T05:30:52Z
dc.date.issued 2019-02-15
dc.identifier.issn 1882-7764
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10061/13117
dc.description.abstract バス運行業者が導入しているデジタルタコグラフで記録されている運行・回送・休憩といった車両状態は現状,運転者の手入力に依存しており,運転者の負担が大きい.本研究では,デジタルタコグラフから得られる車速・エンジン回転数や,GPS等から得られるセンサデータを機械学習することで,バスの運行状態の自動分類を試みる.センサデータに加えて,それらを加工して得た,停留所・事業所までの距離等の特徴量をランダムフォレストの入力とする自動分類手法を提案・実装し,2路線の実運行データで評価した結果,同一路線モデルにおいて92.9%の正答率を得た.このモデルにおいて運行ごとの運転者の手入力データと比較した結果,運転者による手入力よりも提案手法が4.1%~16.9%高い正答率を得た. The state of the bus such as operation, forwarding, and break recorded in the digital tachograph depends on the manual input by the driver, and the drivers suffer from the burden. In this research, we attempt automatic classification of bus operation status by machine learning of vehicle speed/engine speed, GPS, and etc., which are obtained from digital tachograph, GPS, and etc. In addition to the raw sensor data, we propose additional features such as a distance to a bus stop, a distance to the business office, a distance to a car wash place, and etc., which are obtained by processing the raw data. As a result of the experiments in the real two routes, we obtained a correct answer rate of 0.929 in the same route model. Furthermore, the proposed method gained 4.1% to 16.9% higher correct answer rate than the manual input by the drivers. ja_JP
dc.language.iso ja ja_JP
dc.publisher 情報処理学会 ja_JP
dc.rights Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan ja_JP
dc.rights ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 ja_JP
dc.subject IoT ja_JP
dc.subject ITS ja_JP
dc.subject 機械学習 ja_JP
dc.subject センサデータ ja_JP
dc.subject 公共交通データ ja_JP
dc.title ランダムフォレストによる路線バス運行状態分類 ja_JP
dc.title.alternative Classification Method for Bus Operation States Based on Random Forest ja_JP
dc.type.nii Journal Article ja_JP
dc.title.transcription ランダムフォレスト ニ ヨル ロセン バス ウンコウ ジョウタイ ブンルイ ja_JP
dc.contributor.transcription ヨネザワ, タクヤ
dc.contributor.transcription アライ, イスマイル
dc.contributor.transcription アキヤマ, トヨカズ
dc.contributor.transcription フジカワ, カズトシ
dc.contributor.alternative Yonezawa, Takuya
dc.contributor.alternative Arai, Ismail
dc.contributor.alternative Akiyama, Toyokazu
dc.contributor.alternative Fuzikawa, Kazutoshi
dc.identifier.fulltexturl http://id.nii.ac.jp/1001/00194291/ ja_JP
dc.textversion publisher ja_JP
dc.identifier.ncid AN00116647 ja_JP
dc.identifier.jtitle 情報処理学会論文誌 ja_JP
dc.identifier.volume 60 ja_JP
dc.identifier.issue 2 ja_JP
dc.identifier.spage 561 ja_JP
dc.identifier.epage 571 ja_JP
dc.identifier.NAIST-ID 74652785 ja_JP
dc.identifier.NAIST-ID 73293045 ja_JP


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