FIT2019 第18回情報科学技術フォーラム 開催日：2019年9月3日（火）～5日（木）　会場：岡山大学津島キャンパス
抄録
O-031
深層学習を用いた公共交通機関の遅延予測
◎稲毛惇人・篠田拓樹（木更津高専）・宮島亜希子（防災研）・大枝真一（木更津高専）
千葉県は東京湾と太平洋に挟まれ，また平均標高が全国で一番低い地域であるため，風の影響を受ける．
特に木更津市は沿岸から吹き付ける強風により公共交通機関の運行に支障を来すことが多い．
そのため，通勤や通学で公共交通機関を利用する地域住⺠にとって，天候の予測だけでなく，気象条件が公共交通機関に与える影響を知ることが必要となっている．
そこで，過去の風速データ，XRAIN（高性能レーダ雨量計ネットワーク）データと鉄道の遅延や運行停止の情報を用いて，どのような気象条件が鉄道(内房線，京葉線)へ影響を与えるのか深層学習から予測するシステムを構築する．