観光地における長期交通状態予測手法の提案

摘要

本研究は，観光地における旅行時間の時間変動の長期予測を行う手法を考察する．ドライバーが観光地に行く日を決める意思決定の時に天気の週間予報のような交通情報を提供出来れば，日単位での需要分散を促すことができる．最近では，統計的な時系列モデルに加えて，機械学習に基づくモデルが多数提案されている．しかし，どのモデルが観光地の旅行時間予測に適しているか明らかではない．本稿では複数のモデルの精度を比較することで，旅行時間予測に適したモデル選定を試みた．箱根の所要時間予測を行った結果，LSTM が最も精度よく時間帯別の所要時間を予測していることがわかった．