[4Rin1-88] 深層ニューラルネットワークを用いたタクシー乗車数のスパイク予測
キーワード：深層学習、再帰型ニューラルネットワーク、時系列予測
本研究では対象エリアにおけるタクシー乗車・降車の時系列を予測する問題に取り組む．
対象とする時系列は回帰モデルでの予測が難しいスパイクを多く含むため，
われわれは畳み込み層や再帰型要素を含むハイブリッド深層ニューラルネットワークを用いて
スパイクの通勤時間帯における発生の有無を予測するモデルを提案する．
実データを用いた数値実験による提案モデルの検証結果と，予測モデルを利用するドライバー支援応用の提案を示す．
対象とする時系列は回帰モデルでの予測が難しいスパイクを多く含むため，
われわれは畳み込み層や再帰型要素を含むハイブリッド深層ニューラルネットワークを用いて
スパイクの通勤時間帯における発生の有無を予測するモデルを提案する．
実データを用いた数値実験による提案モデルの検証結果と，予測モデルを利用するドライバー支援応用の提案を示す．
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