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九大生がよく利用するバス停（昭和バス・西鉄バス）の混雑度をリアルタイムで可視化するアプリ（Web版・LINE版）

アプリ管理・運営 / 九州大学 大学院システム情報科学研究院 ヒューマノフィリックシステム研究室

吉田君のコメント

今回, アプリに実装していただいたアルゴリズムは, 次の日のバスの混雑度を, その日までのデータを用いて予測するものです.使用したモデルは, 状態空間モデルというモデルです. その中でも, ARモデルとローカルレベルモデルというモデルを組み合わせたものを使用しました. この2つのモデルは昔からよく知られるシンプルなモデルであります. 予測には, 前日までのバスの混雑度のみを使用します. イベント情報や気象情報など, 様々なデータを元に, 複雑なモデルを立てて予測することも考えられますが, 今回の解析ではシンプルなモデルの方が合っていると考えました. 実際に中々上手くいってくれて, 178日分のデータに対して予測の平均2乗誤差が, 8.64人^2程でした.
今回実装していただいたのは翌日の混雑度を予測するアルゴリズムですが, 今後として, 当日のある時刻の混雑度をその時刻以前のデータを元に予測をする, 当日予測を考えています.