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

doi:info:doi/10.2208/jscejipm.68.I_773

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JSCE_68_5_773_780.pdf
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アイテムタイプ	学術雑誌論文 / Journal Article.
言語	日本語
キーワード	modal choice analysis, ensemble learning, machine learning, disaggregate behavioural model
著者	長谷川裕修内藤利幸有村幹治 ( 研究者リゾルバーID: 1000040548062 ) 田村亨
著者（別表記）	ARIMURA Mikiharu
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク	有村幹治（ARIMURA Mikiharu）
抄録	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．
雑誌名	土木学会論文集D3（土木計画学）
巻	68
号	5
ページ	I_773 - I_780
発行年	2012
出版者	土木学会
出版者版へのリンク	10.2208/jscejipm.68.I_773
DOI	info:doi/10.2208/jscejipm.68.I_773
日本十進分類法	510
ISSN	2185-6540
権利	© 2012 土木学会
著者版フラグ	publisher
フォーマット	application/pdf

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