| Item type |
学術雑誌論文 / Journal Article.(1) |
| 公開日 |
2021-06-24 |
| 書誌情報 |
ja : 土木学会論文集D3（土木計画学）
巻 68,
号 5,
p. I_773-I_780,
発行日 2012
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| タイトル |
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タイトル |
アンサンブル学習による交通機関選択モデルの構築とその評価 |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
modal choice analysis |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ensemble learning |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
machine learning |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
disaggregate behavioural model |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 著者 |
長谷川, 裕修
内藤, 利幸
有村, 幹治
田村, 亨
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| 室蘭工業大学研究者データベースへのリンク |
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表示名 |
有村 幹治（ARIMURA Mikiharu） |
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URL |
http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000083_ja.html |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
近年，人工知能や機械学習等の知的情報処理分野においてアンサンブル学習というモデル構築手法に注目が集まっている．アンサンブル学習とは，複数の単純なモデルを構築し，それらを用いた分類結果を統合して最終的な分類結果を得る手法であり，高精度だが計算コストが高いニューラルネットワークやサポートベクターマシン等の機械学習手法に劣らない精度を発揮することが知られている．交通機関選択モデルは多種多様な意思決定主体の総体としての判断を表現するものであり，アンサンブル学習によるモデル化が有効であると考えられる．本研究では，平成18年に実施された道央都市圏パーソントリップ調査結果を用いてアンサンブル学習による交通機関選択モデル構築を行い，他手法との比較分析によって有用性と課題を検討した． |
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言語 |
ja |
| 出版者 |
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出版者 |
土木学会 |
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言語 |
ja |
| 出版者版へのリンク |
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表示名 |
10.2208/jscejipm.68.I_773 |
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URL |
https://doi.org/10.2208/jscejipm.68.I_773 |
| DOI |
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関連タイプ |
isIdenticalTo |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
10.2208/jscejipm.68.I_773 |
| 日本十進分類法 |
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主題Scheme |
NDC |
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主題 |
510 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2185-6540 |
| 権利 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
© 2012 土木学会 |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
JSCE_68_5_773_780 (359.2 kB)
