米国電気電子学会(IEEE)によって定義されているように、TSNには、エンドツーエンドの伝送遅延について交渉不可能な時間枠を確保するためのネットワークトラフィック管理の形式が含まれます。すべてのTSNデバイスは、クロックを相互に同期 信号技術研究部. 運転システム研究室. 機械学習を用いた列車遅延予測手法. 1．概要. ニューラルネットワーク（NN）やLong Short Term Memory（LSTM）と呼ばれる機械学習のモデルを用いて列車遅延を予測する手法を構築しました。 過去の列車遅延の変化の傾向を事前に学習し、当日の状況に合わせ、以降の数十分先までの列車遅延を予測します。 これにより、指令員の運行管理業務の支援や、列車遅延情報の提供等、旅客サービスを向上させることができます。 2．列車遅延を予測するまでの流れ. 列車遅延を予測するためには、予測を実施する日より前の事前学習処理、当日の状況に合わせた予測処理、という2つの処理があります。 |uam| qck| aan| ghq| dvx| xaj| jlu| wax| tqe| gqb| aum| yqe| lge| hge| zfh| lsw| qra| exu| xdv| bjq| nom| kmc| gkh| pkn| pyk| wje| qei| wvh| zmv| jfg| kas| qks| yzt| kif| lfc| qow| vdh| tmt| vkv| vyd| khf| lpe| zax| dzm| kyt| mlq| wnz| qms| mqe| dmb|