情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

大都市圏の通勤路線において、列車に数分程度の小規模な遅延が発生すると、列車運行を管理する指令員は、列車間隔の調整等をすることになるが、その判断においては、列車遅延の推移を適切に予測する必要がある。現状では、一定の時間を積み上げる予測手法や、指令員の経験に基づくことが多いため、より高度な列車遅延予測手法の構築が求められている。著者らは、過去の実績遅延、乗車率データを学習したニューラルネットワークを用いた列車遅延予測手法をこれまでに構築してきたが、より高い精度で列車遅延を予測するため、時系列データに適したLong Short Term Memoryを導入した。本稿では、新たに構築した遅延予測手法の精度、予測傾向に関して報告する。