著者

熊谷 正俊 伏木 匠 横田 孝義 君田 和也

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告高度交通システム(ITS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.98, pp.19-26, 2004-09-28

参考文献数

5

被引用文献数

2

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先に開発した交通情報の長期予測手法である"特徴空間予測手法"の拡張技術を2つ紹介する.1つは複数リンクの交通情報を同一の特徴空間に射影し,特徴空間上でリンクごとに予測処理を行うことで,通常の回帰分析を用いた予測手法に比べ,予測精度を損なうことなく予測データベースのデータ量を1/10以下に削減する技術である.もう1つは,プローブカーデータのように時系列の大半が欠損した交通情報を予測に利用する技術であり,特徴空間射影に欠損値付き主成分分析を適用することで,時系列中8割が欠損した疎らな交通情報からでも高精度な予測を可能とする.This paper discusses about two extended methods of "Feature Space Forecast Method" for long-term traffic information forecasting. The first one is the method which decreases the size of a forecasting database one-tenth as large as that of usual regression analysis, by performing forecast process in the feature space shared by some links. The second one makes the best use of traffic information with a large number of missing data, by applying "Principal Component Analysis with Missing Data" for the process of feature space projection. It provides accurate forecast information even from probe-car data whose 80% of time series is missing.