The present invention enables learning of a prediction model for predicting, with high accuracy, the number of people passing at a prediction time. On the basis of learning data for multiple observation points, the learning data including past times at said observation points and the number of people passing said observation points at said past times, a learning unit 300 learns parameters of a prediction model such that, for the observation points, the number of people passing at a time included in said learning data and corresponding to the prediction time matches the number of people predicted to pass said observation points at the prediction time by using said prediction model that has parameters including a third weight that indicates the degree of influence from the number of people passing another observation point, the third weight differing from a first weight that indicates the degree of influence from the number of people passing said another observation point based on the distance from said another observation point, and a second weight that indicates the degree of influence from the number of people passing said another observation point based on the travel route.
La présente invention permet l'apprentissage d'un modèle de prédiction permettant de prédire, avec une précision élevée, le nombre de personnes passant à un temps de prédiction. Sur la base de données d'apprentissage de multiples points d'observation, les données d'apprentissage comprenant des temps passé au niveau desdits points d'observation et le nombre de personnes passant lesdits points d'observation auxdits temps passés, une unité d'apprentissage (300) apprend des paramètres d'un modèle de prédiction de telle sorte que, pour les points d'observation, le nombre de personnes passant à un temps compris dans lesdites données d'apprentissage et correspondant au temps de prédiction corresponde au nombre de personnes prévues pour faire passer lesdits points d'observation au temps de la prédiction à l'aide dudit modèle de prédiction qui a des paramètres comprenant un troisième poids qui indique le degré d'influence du nombre de personnes passant par un autre point d'observation, le troisième poids étant différent d'un premier poids qui indique le degré d'influence du nombre de personnes passant par ledit autre point d'observation sur la base de la distance dudit autre point d'observation, et un second poids qui indique le degré d'influence du nombre de personnes passant par ledit autre point d'observation sur la base de l'itinéraire de déplacement.
精度よく、予測時刻における通過人数の予測を行うための予測モデルを学習することができるようにする。 学習部300が、複数の観測点の各々について、当該観測点の過去の時刻と、当該過去の時刻における当該観測点の通過人数とを含む学習データに基づいて、複数の観測点の各々について、他の観測点との距離に基づく当該他の観測点の通過人数からの影響度を示す第1の重み、及び移動ルートに基づく当該他の観測点の通過人数からの影響度を示す第2の重みとは異なる、当該他の観測点の通過人数からの影響度を示す第3の重みとを含むパラメータを有する予測モデルを用いて予測される、予測時刻の当該観測点の通過人数と、当該学習データに含まれる予測時刻に対応する時刻の通過人数とが一致するように、予測モデルのパラメータを学習する。
TIME-SERIES LEARNING DEVICE, TIME-SERIES LEARNING METHOD, TIME-SERIES PREDICTION DEVICE, TIME-SERIES PREDICTION METHOD, AND PROGRAM
DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE, DISPOSITIF DE PRÉDICTION EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE, PROCÉDÉ DE PRÉDICTION EN SÉRIE CHRONOLOGIQUE, ET PROGRAMME
時系列学習装置、時系列学習方法、時系列予測装置、時系列予測方法、及びプログラム
2020-01-09
Patent
Electronic Resource
Japanese
IPC: | G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06Q Datenverarbeitungssysteme oder -verfahren, besonders angepasst an verwaltungstechnische, geschäftliche, finanzielle oder betriebswirtschaftliche Zwecke, sowie an geschäftsbezogene Überwachungs- oder Voraussagezwecke , DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES |
European Patent Office | 2021
|European Patent Office | 2020
|Adaptive prediction of time series
NTRS | 1967
|The adaptive prediction of time series.
NTRS | 1966
|