畳み込みニューラルネットワークを用いた列車の運行予測に関する基礎検討(Ⅱ)

摘要

列車の遅延時，指令員は経験を基に運行予測を行っているが労働過多を引き起こしている。そこで我々は，指令員の負担を軽減するため，リアルタイムの走行実績が得られるオープンデータを基に運行予測方法について検討している(1)。今回は畳み込みニューラルネットワーク(以降，CNN)の構成を検討し，予測精度について指数平滑法，可変応答平滑法(2)と比較した。検討は18 駅間の片方向の進行列車に対して行った。オープンデータは1 分ごとに更新され，時刻や列車位置などが得られる。運行予測は，自列車の駅1 の出発時刻と，駅1～17 の各駅間の発発時間を基に行う。ここで，発発時間は当駅の出発時刻から次駅の出発時刻までの時間と定義する。各駅間の発発時間は，先行列車の運行曲線から予測する。先行列車の各出発時刻は，予測を行う自列車が駅1 を出発する時点までに得られるものとする。