修士論文

バス停間の乗客数の相関と日時や天候の影響を考慮した

LSTM に基づく乗客数予測手法

山村 竜也
奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科
情報理工学プログラム
主指導教員: 藤川 和利 教授（情報科学領域）

令和 5 年 3 月 17 日提出

本論文は奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科に修士 (工学) 授与の要件として提出した修士論文である。
山村 竜也

審査委員：
藤川 和利 教授

（主指導教員，情報科学領域）

安本 慶一 教授

（副指導教員，情報科学領域）

新井 イスマイル 准教授（副指導教員，情報科学領域）

バス停間の乗客数の相関と日時や天候の影響を考慮した

LSTM に基づく乗客数予測手法∗
山村 竜也

内容梗概
利用者にとってバスを利用するか否かの判断材料となる未来のバスの乗客数を誤差が小さくなるように予測することは，バスサービスの品質向上には必要不可
欠である．特に，乗客が着席できない程混雑している状況では，混雑していない状況と比較して誤差による影響が大きいため，小さな誤差となる予測が求められる．本研究では，バスの乗客数予測の分野で最も予測誤差が小さい LSTM を用いた手法に存在する 2 つの課題に取り組むことで，予測誤差の縮小を目指す．1 つ目の課題は，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することである．2 つ目の課題は，過去の乗客数，時間帯，曜日，休日か否か，降水量，気温，
天気のデータ全てを使用した予測を実施することである．本研究では Multiple-IOと K-feature-integrated を組み合わせた手法を提案する．Multiple-IO では連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮できるように 1 つの路線に存在するバス停全体で 1 つのモデルを作成する．K-feature-integrated では先述した全てのデータを同時にモデルへ入力する際に，適切にモデルが学習できるように，前処理として正規化とワンホットエンコーディングを実施する．評価では，兵庫県神戸市で運行されているバスから収集したデータと，気象庁が公開している気象データを使用した．評価した結果，提案手法では既存手法と比較して，乗客が着席できない程混雑している状況において 1 便先の乗客数予測の平均絶対誤差が2.109 人少ない 3.602 人まで縮小した．
∗

奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 修士論文, 令和 5 年 3 月 17 日.

iキーワード
高度道路交通システム, バスの乗客数予測, 機械学習, LSTM

ii

Bus ridership prediction with time section,
weather, and ridership trend aware multiple
LSTM∗
Tatsuya Yamamura

Abstract
Predicting bus ridership with high accuracy, which helps users decide to use
buses, is essential for improving the quality of bus service. Particularly in conditions where passengers are so crowded that they cannot be seated, the impact oferrors is more significant than in uncrowded conditions, so high prediction accuracy is required. This research aims to improve prediction accuracy by addressing
two issues in LSTM-based methods, which have high prediction accuracy in bus
ridership prediction. The first issue is finding the correlation of ridership between
consecutive bus stops. The second issue is to predict using all seven kinds of data,ridership, time of day, day of the week, holiday or not, precipitation, temperature,
and weather. In this research, we propose a method that combines Multiple-IO
and K-feature-integrated. Multiple-IO is a single model per the entire bus stops
present on a single route to consider the correlation of ridership between consecutive bus stops. K-feature-integrated method conducts normalization and one-hot
encoding as preprocessing to ensure that the model is appropriately trained when
all the above data are input to the model simultaneously. We used data collectedfrom buses operating in Kobe City, Hyogo Prefecture, and meteorological data
published by the Japan Meteorological Agency for our evaluation. The evaluation∗

Master’s Thesis, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science andTechnology, March 17, 2023.

iii

showed that the proposed method reduced the mean absolute error in ridershipprediction in one service ahead to 3.602 passengers, 2.109 passengers less thanthe existing method in a crowded condition where passengers cannot be seated.

Keywords:
Intelligent Transport Systems, Bus Ridership Prediction, Machine Learning, LSTM

iv

目次
1. はじめに1

2. 想定するバス路線

42.1

バス路線の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2

想定するバスの運行形態 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.1

運行経路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.2

時刻表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.2.3

バスの乗客数データの収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.3

想定するバス乗客数の傾向 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62.4

バス路線で実施するバス乗客数予測 . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

3. 関連研究と課題

8

3.1

Long Short Term Memory（LSTM） . . . . . . . . . . . . . . . .

8

3.2

統計的手法を用いたバスの乗客数予測の研究 . . . . . . . . . . . .

10

3.3

LSTM や RNN を用いた手法によるバスの乗客数予測の研究 . . .

12

3.4

関連研究の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

4. バス停間の乗客数の相関と日時や天候の影響を考慮した LSTM に基づく
乗客数予測手法

17

4.1

提案手法の概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

4.2

バス停間の乗客数の相関を考慮するモデル . . . . . . . . . . . . .

18

4.2.1

Single-IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

4.2.2

Multiple-IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

K-feature-integrated . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

4.3
5. 評価
5.1

24
評価で使用するデータセット. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

5.1.1

運行データセットの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

5.1.2

気象データセットの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

v

5.2

5.3

5.4

評価方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

5.2.1

評価指標とテストデータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

5.2.2

比較対象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

パラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

5.3.1

Halyal らの手法におけるパラメータチューニング . . . . .

43

5.3.2

手法 A〜E におけるパラメータチューニング . . . . . . . .

46

評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

49

5.4.1

十分混雑が発生する便のデータにおける評価結果 . . . . .

49

5.4.2

混雑状態の便のデータにおける評価結果 . . . . . . . . . .

51

5.4.3

バス停毎の全ての便のデータにおける評価結果. . . . . .

53

5.4.4

混雑状態か空き状態かの分類予測の評価結果 . . . . . . . .

58

6. 考察

61

6.1

乗客数予測における提案手法の優位性. . . . . . . . . . . . . . .

61

6.2

混雑状態か空き状態かの分類の予測における提案手法の優位性 . .

62

6.3

乗客数予測が乱れた日 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

63

6.4

今後の展望

68

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7. おわりに

69

謝辞

70

参考文献

71

vi

図目次
1

インバウンド/アウトバウンド経路のバス運行 . . . . . . . . . . .

22便間の乗客数とバス停間の乗客数 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33ループ経路のバス運行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

54

1 便先の乗客数予測 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

5

RNN の構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

LSTM の構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

107

Ma らの手法におけるフレームワーク . . . . . . . . . . . . . . . .

11

8Halyal らの手法のアーキテクチャ . . . . . . . . . . . . . . . . . .

139

提案手法のアーキテクチャ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

10Single-IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

11

全てのバス停の乗客数データから 1 つの時系列データを作成する
方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

12Multiple-IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

13

正規化とワンホットエンコーディングを実施した結果 . . . . . . .

2214

説明変数と目的変数のデータ分割処理. . . . . . . . . . . . . . .

23

15

運行データセットの構造と例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

16

気象データセットの構造と例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

17

みなと観光バス 21 系統上りのバス路線 . . . . . . . . . . . . . . .

26

18

技研トラステム社製乗降客カウントセンサ . . . . . . . . . . . . .

26

19

運行データセットの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

20

ノイズデータの補正. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

21

バス停 1 における乗客数の自己相関 . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

22

バス停 2 における乗客数の自己相関 . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

23

バス停 3 における乗客数の自己相関 . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

24

バス停 4 における乗客数の自己相関 . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

25

バス停 5 における乗客数の自己相関 . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

26

欠損データの補完 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

27

バス停毎の乗客数の箱ひげ図

32. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii

28

バス停 1 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図 . . . . . . . . . . .

32

29

バス停 2 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図 . . . . . . . . . . .

3330

バス停 3 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図 . . . . . . . . . . .

33

31

バス停 4 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図 . . . . . . . . . . .

34

32

バス停 5 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図 . . . . . . . . . . .

34

332022 年 9 月 7 日のバス停 4 における乗客数予測の結果 . . . . . . .

62342022 年 9 月 19 日のバス停 4 における乗客数予測の結果 . . . . . .

63

35

台風 14 号の経路図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

64

36

台風 4 号の経路図 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

65

372022 年 7 月 5 日のバス停 4 における乗客数予測の結果 . . . . . . .

65

382022 年 9 月 17 日から 2022 年 9 月 22 日までの 1 時間毎の気圧と平均風速データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

672022 年 7 月 3 日から 2022 年 7 月 8 日までの 1 時間毎の気圧と平均
風速データ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

67

1

混雑状態と空き状態と閾値の用語の定義 . . . . . . . . . . . . . .

62

関連研究における有効なデータの使用の有無 . . . . . . . . . . . .

163

運行データセットに含まれる各フィールドの形式 . . . . . . . . .

25

4

気象データセットに含まれる各フィールドの形式 . . . . . . . . .

25

5

バスの時刻表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

6

5 つのバス停間の乗客数の相関係数 . . . . . . . . . . . . . . . . .

3672021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までの期間の 6:00〜23:00

表目次の 1 時間毎の兵庫県神戸市の天気の観測回数 . . . . . . . . . . . .

37

8

評価に使用するテストデータの便数 . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

9

比較手法一覧 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

10Halyal らの手法のバス停 1 におけるパラメータチューニング . . .

44

11Halyal らの手法のバス停 2 におけるパラメータチューニング . . .

44

viii

12

Halyal らの手法のバス停 3 におけるパラメータチューニング . . .

45

13Halyal らの手法のバス停 4 におけるパラメータチューニング . . .

45

14Halyal らの手法のバス停 5 におけるパラメータチューニング . . .

46

15

手法 A におけるパラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . .

47

16

手法 B におけるパラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . .

47

17

手法 C におけるパラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . .

48

18

手法 D におけるパラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . .

48

19

手法 E におけるパラメータチューニング . . . . . . . . . . . . . .

49

20

十分混雑が発生する便のデータにおける Halyal らの手法と手法 Aと手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50

21

十分混雑が発生する便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . .

50

22

十分混雑が発生する便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2351

混雑状態の便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

24

混雑状態の便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . . . . . .

52

25

混雑状態の便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

バス停 1 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

31

54

バス停 4 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

54

バス停 3 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2954

バス停 2 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

53

55

バス停 5 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

55

バス停 1 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . .

55

ix

32

バス停 2 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . .

56

33

バス停 3 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . .

56

34

バス停 4 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . .

56

35

バス停 5 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果 . . .

57

36

バス停 1 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

バス停 2 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38

58

バス停 5 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

58

バス停 4 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

57

バス停 3 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal
らの手法と手法 E の評価結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

39

57

58

十分混雑が発生する便のデータにおける Halyal らの手法と手法 Aと手法 B の分類予測の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

59

42

十分混雑が発生する便のデータにおける手法 B〜E の分類予測の結果 60

43

十分混雑が発生する便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal

44

らの手法と手法 E の分類予測の結果 . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

バス停 4 における MAE のまとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62x

1. はじめにバスの空席数や混雑状況は，人々がバスを利用するか否かの判断に影響を与えることが明らかになっている [1–4]．例えば，Kim らはまだバスに乗車していな
い利用者にバス車内の混雑状況の情報を与えた場合に，混雑したバスに乗車する利用者が減少する可能性があることを明らかにした [4]．この傾向は，近年のCOVID-19 の流行によってより強くなっている [5]．このようにバスの混雑状況
がバスの利用者にとって有用な情報となることから，人々に未来のバスの車内人数（以下，乗客数）を提供することは，バスサービスの品質向上において重要なサービスの 1 つである．
これまでのバスの乗客数予測に関する研究では，過去のバスの乗客数データの
曜日や時間帯毎の平均値などを使用した統計的手法や，曜日や時間帯や降水量などの様々なデータを活用する機械学習を用いた手法が用いられてきた．これらの予測手法のうち，後者の方が小さな誤差で乗客数を予測できる [6–8]．後者の中でも特に，データを時系列データとして学習できる Long Short Term Memory（LSTM）
を用いた手法が最も小さな誤差で乗客数を予測できる [7,8]．しかし，LSTM を用いた各関連研究の提案手法の予測の平均絶対誤差はそれぞれ，4.46 人 [7]，10.19
人 [9]，14.91 人 [10] という結果となっている．こうした誤差を含む予測結果をバス利用者に提供することは，バスサービスの品質の低下に繋がると懸念されている [11]．バスの乗客数予測に関する研究はこのように多くの研究者らによって取り組まれてきたが，未だバス乗客数の予測誤差を改善する必要がある．

LSTM を用いたバスの乗客数予測に関する関連研究を調査した結果，どのようなデータをどのように学習させるかという特徴量設計に 2 つの課題が存在するとわかった．1 つ目は，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することである．一般的な日本のバスは，始点から終点まで決められたバス停を
時刻表通りに順に経由するインバウンド/アウトバウンド経路で運行されている（図 1）．なお，インバウンドとは都市部と都市郊外を結ぶバスにおける都市方面に向かうバスで，アウトバウンドとは郊外方面に向かうバスである．このような運行形態のバス停では，ある便のバス停出発時の乗客数とその次の便のバス停出発時の乗客数の間（便間の乗客数）に相関があることが知られており（以下，乗1

客数とは “バス停出発時の乗客数” を指す），相関を考慮した予測手法が既に提案されている [8, 9]．また，あるバス停の乗客数とその次のバス停の乗客数の間（バス停間の乗客数）にも同様に相関があると考える．この 2 つの乗客数の相関を同時に考慮できれば，単に便間の乗客数の相関のみを考慮するよりも小さな誤差で予測できると考える．なお，便間の乗客数とバス停間の乗客数は図 2 に示す通りである．2 つ目は，過去の乗客数，時間帯，曜日，休日か否か（以下，休日フラグ），降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することである．時間帯や曜日，休日か否かがバスの利用者数に影響を与えることが知られている [12,13]．また，降水量や気温，天気もバスの利用者数に影響を与えることが知られている [14–16]．これまでの研究では，これらのデータを部分的に組み合わせて特徴量として用いることは試みられてきた．しかし，全てを組み合わせて特徴量として用いる試みは，調査した範囲ではまだない．本研究では，これら 2
つの課題に取り組む．
始点
①

終点
②

③

④

図 1: インバウンド/アウトバウンド経路のバス運行

2⑤

バス停間の乗客数
①

②

③

④

⑤

1便目

便
間
の
乗
客
数

2便目
3便目
4便目
5便目
6便目

図 2: 便間の乗客数とバス停間の乗客数
本研究による貢献を以下にまとめる．

1. 連続するバス停間の乗客数の相関を考慮するために，1 つのバス
路線に存在するバス停全体で 1 つのモデルを作成することが有効であると示した．

2. 過去の乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気
データ全てを特徴量とする手法が，これらの特徴量を部分的に組み合わせる手法よりも有効であると示した．
本稿の構成は以下の通りである．第 2 章では，想定するバス路線を述べる．第3 章では，バスの乗客数予測の関連研究と課題を述べる．第 4 章では，第 3 章で言及する 2 つの課題を解決するための提案手法を述べる．第 5 章では，提案手法の乗客数予測を評価する．第 6 章では，第 5 章における評価結果に対する考察を述べる．第 7 章では本稿をまとめる．

3

2. 想定するバス路線
本章では，本研究で我々が想定するバス路線を説明する．まず，バス路線の概要を説明する．次に，想定するバスの運行形態，バス乗客数の傾向を述べる．最後に，そのバス路線で実施するバス乗客数予測の想定を示す．

2.1 バス路線の概要
バス路線とは，バスが定期的に運行されることが定められた路線である．バス
路線には複数のバス停が存在し，各バス停でバスの利用者が乗降する．バスがどのような経路で運行されるか，バスの運行に時刻表を使用するかは国や地域毎に大きな違いがある．また，バス運営会社によってバスの乗客数データを収集しているかは異なり，バス路線によって乗客数の傾向も異なる．次節以降では想定するバスの運行形態，乗客数の傾向，乗客数予測を説明する．

2.2 想定するバスの運行形態
バスの運行形態は国や地域，バス運営会社毎に異なるが，本節では本研究で想定する運行形態を説明する．

2.2.1 運行経路
一般的に，バスはインバウンド/アウトバウンド経路かループ経路で運行される．なお，インバウンドとは都市部と都市郊外を結ぶバスにおける都市方面に向
かうバスで，アウトバウンドとは郊外方面に向かうバスである．インバウンド/
アウトバウンド経路とループ経路の両方とも事前に決められたバス停を順に経由して運行される．これらの違いとしては，前者は図 1 に示すように始点と終点が存在する運行である．後者は図 3 に示すように始点や終点が存在しない運行である．一般的に日本のバスは前者の運行が実施されているので，本研究においてもこのようなバス路線を想定する．

4

図 3: ループ経路のバス運行

2.2.2 時刻表
一般的に，バスは事前に決められた時刻表通りに運行される形態と，時刻表なしで運行される形態がある．一般的に日本では前者の運行が実施されている．そのため，本研究でも前者の運行が実施されているバス路線を想定する．

2.2.3 バスの乗客数データの収集
乗客数を予測するためには予測モデルを作成する必要がある．予測モデルの作成には予測対象路線の過去の乗客数データが必要である．本章で後述するが，本研究では便番号単位で乗客数を予測する．そのため，便番号単位で乗客数データを収集しているバス路線を想定する．
乗客数データを収集するための方法は，IC カード，乗降客カウントセンサ，運転手によるカウントなどが挙げられる [17]．本論文では乗客数データを収集するための方法の検討はしないため，いずれかの方法で乗客数データを収集している
バス路線を想定する．

5

2.3 想定するバス乗客数の傾向
第 1 章で述べたように，乗客数予測の中でもバス車内が混雑している状況の乗客数を予測する必要がある．そのため，乗客数が多いバス路線を想定する．なお，
混雑状態と空き状態の閾値，バスの混雑状態，バスの空き状態は，表 1 に示す通り定義する．閾値は，昨今の COVID-19 の流行も考慮してバス乗車時のソーシャ
ルディスタンスを保つためにこのように定義した．
外的要因の影響を受けずに常に乗客数が乱れないバス路線である場合，予測結果に大きな誤差は発生しない．一方，外的要因の影響を受けて乗客数が乱れるバ
ス路線である場合，予測結果に大きな誤差が発生する．後者の状況で誤差が小さくなるように乗客数を予測することが重要である．そのため，外的要因の影響を受けて乗客数が乱れるバス路線を想定する．
表 1: 混雑状態と空き状態と閾値の用語の定義
用語

定義

閾値

バスにおいて隣に乗客が着席できないと仮定した場合の着席可能座席数

混雑状態

閾値以上の乗客がバス車内にいる状態

空き状態

閾値未満の乗客がバス車内にいる状態

2.4 バス路線で実施するバス乗客数予測
バス利用者にとって，単位時間あたりのバス停毎の利用者数予測の結果より便
番号単位の乗客数予測の結果の方が便利である．さらに，便番号単位の乗客数予測の中でも，まずは 1 便先の乗客数を誤差が小さくなるように予測することが重要だと考える．理由としては，1 便先の乗客数予測の誤差が大きい場合，それより先の乗客数予測の誤差はさらに大きくなることが見込まれ，大きな誤差を含む
予測結果をバス利用者に提供することで不満の原因となるからである．そのため，
本研究では 1 便先の乗客数予測を想定する（図 4）．

6

①

②

③

④

⑤

運
⾏
済
運
⾏
中

この便におけるそれぞれのバス停出発時の乗客数が予測対象

未運
⾏

図 4: 1 便先の乗客数予測

7

3. 関連研究と課題
本章では，3.1 節で，提案手法において重要となる基礎技術である LSTM を述べ，

3.2 節で，統計的手法を用いたバスの乗客数予測の研究を述べ，3.3 節で，LSTMや Recurrent Neural Network（RNN）を用いたバスの乗客数予測の研究を述べる．その後，3.4 節で関連研究の課題について言及する．

3.1 Long Short Term Memory（LSTM）
LSTM はデータの時間的な依存関係を学習できる RNN の拡張である．一般的なニューラルネットワークは，時間的な依存関係のあるデータを用いた学習には適していない．そこで，RNN では時間的な依存関係のあるデータを用いた学習に適合させるため，ニューラルネットワークの中間層に再起的な構造を導入した．しかし，RNN は短期的に依存する時系列データを扱える一方で，長期的に依存する
時系列データを扱う際には勾配消失問題が発生した．勾配消失問題とは，ニューラルネットワークを用いた学習をする際に，誤差逆伝播に必要な勾配が非常に小さくなり適切な学習ができない問題である．LSTM ではメモリ，忘却ゲート，入力ゲート，出力ゲートを導入することで，この勾配消失問題を解決した．

RNN の構造を図 5 に示す．RNN は入力値 xt に対しその 1 つ前のステップからの出力値 ht−1 も考慮した学習をする．出力値 ht は式 (3.1) のように計算する．xt
は入力ベクトル，ht は中間層ベクトル，bh はバイアスベクトル，Uh ，Vh はパラメータ行列，σc は活性化関数として tanh をそれぞれ表している．

ht = σc (Uh xt + Vh ht−1 + bh )

8

(3.1)

𝑜𝑡
ℎ𝑡−1
ℎ𝑡
σ𝑐

𝑥𝑡
図 5: RNN の構造

LSTM の構造を図 6 に示す．LSTM では，RNN を使用した際に生じていた勾配消失問題を解決するために，メモリ，忘却ゲート，入力ゲート，出力ゲートを追加した．忘却ゲート ft は，過去の状態 ct−1 をどの程度維持するかを決定するためのゲートであり，式 (3.2) のように計算する．計算の結果，0 から 1 の間の数値が出力され，0 は完全破棄，1 は完全維持を示す．次に，過去のセル状態 ct−1
から新たなセル状態 ct への更新をする．まず，入力ゲート it でどの値を更新するかを式 (3.3) のように計算し，セル状態に含む新たなベクトル c̃t を式 (3.4) のよ
うに計算する．この 2 つの値，忘却ゲートの値，過去のセル状態を組み合わせて式 (3.5) のように計算し，セル状態を更新する．次に，出力ゲートからの出力値

ot を式 (3.6) のように計算する．最終的な予測値 ht を式 (3.7) のように計算する．
式 (3.2)〜(3.7) において，xt は入力ベクトル，ht−1 は 1 つ前のステップからの出
力値，ht は中間層ベクトル，Wf ，Wi ，Wc ，Wo ，Uf ，Ui ，Uc ，Uo はパラメータ行列，bf ，bi ，bc ，bo はバイアスベクトル，σg は活性化関数として sigmoid，σh は活性化関数として tanh をそれぞれ表している．

9

ℎ𝑡

𝑐𝑡−1

×

ℎ𝑡−1

+

𝑓𝑡

𝑖𝑡

σ$

σ$

×

𝑐̃𝑡
σ%

𝑐𝑡

σ%
𝑜𝑡

×

σ$
ℎ𝑡

𝑥𝑡
図 6: LSTM の構造

ft = σg (Wf xt + Uf ht−1 + bf )(3.2)

it = σg (Wi xt + Ui ht−1 + bi )(3.3)

c̃t = σc (Wc xt + Uc ht−1 + bc )(3.4)

ct = ft ◦ ct−1 + it ◦ c̃t(3.5)

ot = σg (Wo xt + Uo ht−1 + bo )(3.6)

ht = ot ◦ σc (ct )(3.7)

3.2 統計的手法を用いたバスの乗客数予測の研究
本節では統計的手法を用いたバスの乗客数予測の研究を述べる．Ma らは，次の 30 分間でバス路線に存在するバス停を利用する人数（以下，バス路線の利用者数）を予測した [18]．この手法ではバス路線毎に統計的なモデルを作成した．特徴量は過去のバス路線の利用者数データのみである．この手法のフレームワーク
を図 7 に示す．このフレームワークは以下に示す 4 つの手順で構成される．

10

1. 過去のバス路線の利用者数データから週，日，時間の時系列デー
タを作成する．それぞれ，Swn (t)，Sdn (t)，Shn (t) である．

2. 週，日，時間の時系列データに対応する Weekly モデル，Daily モ
デル，Hourly モデルをそれぞれ作成する．そして，それぞれでバス路線の利用者数を予測する．

3. 遷移確率行列を調整する．
4. 手順 2 と 3 で作成したものと，リアルタイムに取得できるバス路線の利用者数データを利用して，次の 30 分間におけるバス路線の利用者数を予測する．
提案手法，Artificial Neural Network（ANN），Weekly モデル，Daily モデル，

Hourly モデルを用いたバス路線の利用者数の予測では，Mean Absolute Error（MAE）がそれぞれ 39 人，62 人，60 人，69 人，142 人となり，Root Mean Squared

Error（RMSE）がそれぞれ 56 人，79 人，80 人，93 人，193 人となった．MAEと RMSE の両評価指標において提案手法が最も良い結果となった．特に，提案手法は ANN と比較して MAE を 37.1%，RMSE を 30.0%縮小させた．

図 7: Ma らの手法におけるフレームワーク（文献 [18] より引用）

Ye らは次の日のバス路線の利用者数を予測した [19]．この手法ではバス路線
11

毎に Auto Regressive Integrated Moving Average（ARIMA）モデルを作成した．
特徴量は過去のバス路線の利用者数データのみである．平日のデータを用いて構築した ARIMA モデルと，全ての日のデータを用いて構築した ARIMA モデルのバス路線の利用者数の予測では，Mean Absolute Percentage Error（MAPE）がそれぞれ 5.72%，5.56%となった．MAPE において，全ての日のデータを用いて構築した ARIMA モデルが 0.16%良い結果となった．

Cyril らは次の日のバス路線の利用者数を予測した [20]．この手法では HoltWinters 法の加法モデル，乗法モデル，減衰型加法モデル，減衰型乗法モデルを用いてバス路線の利用者数を予測した [21]．特徴量は過去のバス路線の利用者数
データのみである．Holt-Winters 法の加法モデル，乗法モデル，減衰型加法モデ
ル，減衰型乗法モデルを用いたバス路線の利用者数の予測では，MAPE がそれぞれ 8.57%，8.30%，8.55%，8.29%となった．MAPE において，減衰型乗法モデルが最も良い結果となった．

3.3 LSTM や RNN を用いた手法によるバスの乗客数予測の研究
本節では，LSTM や RNN を用いた手法によるバスの乗客数予測の研究を述べる．Ayman らは次の便における始点から終点までの運行時の最大乗客数を予測した [22]．この手法ではバス路線毎に RNN を用いたモデルを作成した．特徴量として過去の乗客数，時間帯，曜日，降水量，気温データを利用した．手動で設計したモデルと，パラメータを探索した結果に基づいて設計したモデルの最大乗
客数の予測では，RMSE がそれぞれ 3.21 人と 3.14 人となった．パラメータを探索した結果に基づいて設計したモデルの予測では，RMSE を 0.07 人縮小した．

Halyal らはバス停毎に次の 15 分間で運行される便における乗客数を予測した [9]．
この手法では，図 8 に示すようにバス停毎に LSTM を用いたモデルを作成した．
例えば，5 つのバス停で構成されている路線の場合，5 つのモデルが作成される（図 8 において n = 5）．特徴量として過去のバスの乗客数データを利用し，ルッ
クバック数は 15 日前までのデータとした．提案手法，季節性のあるナイーブモデ
ル，Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average（SARIMA）モデルを用いて，複数のバス停で乗客数予測を評価した．MAE が，最も乗客数が多いバス

12

停ではそれぞれ 63.24 人，111.35 人，96.21 人となり，最も乗客数が少ないバス停
ではそれぞれ 10.19 人，14.57 人，14.54 人となった．また，RMSE が最も乗客数が多いバス停ではそれぞれ 80.14 人，164.44 人，145.78 人となり，最も乗客数が少ないバス停ではそれぞれ 13.49 人，18.77 人，18.77 人となった．特に，提案手法は SARIMA モデルと比較して，MAE を最も乗客数が多いバス停では 43.21%，
最も乗客数が少ないバス停では 29.92%縮小させ，RMSE を最も乗客数が多いバ
ス停では 45.03%，最も乗客数が少ないバス停では 28.13%縮小させた．

input_1:
Input Layer

input_2:
Input Layer

input_n-1:
Input Layer

input_n:
Input Layer

・・・
lstm_1_1:
LSTM Layer

lstm_2_1:
LSTM Layer

lstm_n-1_1:
LSTM Layer

lstm_n_1:
LSTM Layer

・
・

・
・

・
・

・
・

lstm_1_m:
LSTM Layer

lstm_2_m:
LSTM Layer

lstm_n-1_m:
LSTM Layer

lstm_n_m:
LSTM Layer

dense_1:
Dense Layer

dense_2:
Dense Layer

dense_n-1:
Dense Layer

dense_n:
Dense Layer・・・

図 8: Halyal らの手法のアーキテクチャ

Han らはバス停毎に次の便の乗客数を予測した [10]．この手法ではバス停毎に LSTM を用いたモデルを作成した．特徴量として過去のバスの乗客数データを利用した．さらに，学習時の最適化アルゴリズムとして Nesterov Accelerated

Adaptive Moment Estimation（Nadam）と Stochastic Gradient Descent（SGD）を利用した．Nadam を用いたモデル，SGD を用いたモデル，Nadam と SGD の両方を用いたモデルを使用して，複数のバス停で乗客数予測を評価した．MAE
が最も乗客数が多いバス停ではそれぞれ 28.375 人，25.975 人，24.628 人となり，
最も乗客数が少ないバス停ではそれぞれ 15.494 人，15.550 人，14.913 人となった．また，RMSE が最も乗客数が多いバス停ではそれぞれ 37.848 人，35.750 人，

13

33.188 人となり，最も乗客数が少ないバス停ではそれぞれ 20.713 人，21.152 人，
19.804 人となった．特に，Nadam と SGD の両方を用いたモデルは SGD を用いたモデルと比較して，MAE を最大で 13.21%，RMSE を最大で 12.31%縮小させた．

Xu らはバス路線毎に次の 1 時間のバス路線の利用者数を予測した [8]．この手法では路線毎にモデルを作成した．特徴量として過去のバスの乗客数，曜日，天気データを利用した．評価では以下の 4 つの手法を比較した．
手法 1. 過去のバス路線の利用者数データだけを特徴量として用いた LSTM
で利用者数を予測手法 2. 過去のバス路線の利用者数，曜日，天気データを特徴量として用いた LSTM で利用者数を予測手法 3. 過去のバス路線の利用者数，曜日，天気データを特徴量として用いた SVM で利用者数を予測
手法 4. 過去のバス路線の利用者数，曜日，天気データを特徴量として用いた k 近傍法で利用者数を予測手法 1〜4 を用いて 2 つの路線で評価した．RMSE がバス路線 6 ではそれぞれ 194.01
人，182.65 人，188.88 人，202.63 人となり，バス路線 11 では 207.65 人，199.97
人，213.58 人，221.67 人となった．手法 2 が最も誤差が小さくなり，手法 4 と比
較すると，RMSE をバス路線 6 で 9.86%，バス路線 11 で 9.80%縮小させた．

Jiao らはバス路線毎に次の 1 日のバス路線の利用者数を予測した [23]．この手法ではバス路線毎に LSTM を用いたモデルを作成した．特徴量として過去のバスの乗客数，天気，休日フラグ，曜日，時間帯データを利用した．LSTM を用いた
モデル，k 近傍法，Xgboost を用いて評価した．MAE がそれぞれ 52.20 人，65.57
人，63.21 人となり，RMSE がそれぞれ 66.17 人，77.81 人，86.32 人となった．特に，LSTM を用いたモデルは Xgboost と比較して，MAE を 17.42%，RMSE を

23.34%縮小させた．

14

3.4 関連研究の課題
これまでの節では，統計的手法と LSTM や RNN を用いた手法を説明した．バスの乗客数予測の分野において，LSTM や RNN を用いた手法が最も小さな誤差
で乗客数を予測できる [7, 8]．しかし，LSTM や RNN を用いた手法による乗客数
予測でも誤差が生じており，課題が存在する．そのため，本節では 3.3 節で説明
した関連研究にある 2 つの課題を言及する．

1 つ目は連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することである．一般的な日本のバスは，第 2 章で言及したように始点から終点まで決められたバス停を時刻表通りに順に経由して運行されている．このような運行形態のバ
ス停では，便間の乗客数に相関がある [8, 9]．また，このような路線内で連続して存在するバス停では，バス停間の乗客数に相関がある．関連研究では便間の乗客数の相関はバス停毎の乗客数の時系列データ入力により考慮している．一方，関連研究では図 8 に示すように，バス停毎にモデルを作成しているためバス停間の乗客数の相関は考慮できていない．そこで，この影響を考慮できるような LSTMを用いた手法を実現することで予測誤差の改善を目指す．

2 つ目は有効なデータ全てを特徴量として使用したバス乗客数予測を実施することである．第 2 章で言及した想定する乗客数予測では，過去のバス乗客数，時
間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータが有効な特徴量として使用できる．表 2 に示すように，様々な関連研究でこれらのデータは特徴量として利用されている．各データが特徴量として有効である場合，全てを組み合わせたデータを特徴量として利用することでバスの乗客数予測の誤差を縮小できると考える．
上記 2 つの課題を下記にまとめる．本研究ではこの 2 つの課題に取り組む．

1. 連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮する．
2. 過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，
天気のデータ全てを使用した予測を実施する．

15

表 2: 関連研究における有効なデータの使用の有無
乗客数

Halyal et al. [9]✓Han et al. [10]✓Ayman et al. [22]✓Xu et al. [8]✓Jiao et al. [23]

✓

時間帯

曜日

✓

✓

休日フラグ

✓
✓

✓

16

降水量

気温

✓

✓

天気

✓
✓

✓

4. バス停間の乗客数の相関と日時や天候の影響を考慮した LSTM に基づく乗客数予測手法
本章では，前章で説明した 2 つの課題を解決するための提案手法を述べる．4.1
節では提案手法の概要を述べる．4.2 節ではバス停間の乗客数の相関を考慮できるように，1 つの路線に存在するバス停全体で 1 つのモデルを作成する方法を述べる．1 つの路線に存在するバス停全体で 1 つのモデルを作成する方法は 2 種類考えられるので，それぞれについて 4.2.1 項と 4.2.2 項で述べる．4.3 節では複数種類のデータを同時にモデルへ入力する際に，適切にモデルが学習できるようにするための前処理の方法を述べる．

4.1 提案手法の概要
提案手法のアーキテクチャを図 9 に示す．1 つ目の課題である “連続するバス
停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮する” に対しては，バス路線に存在す
るバス停全体で 1 つのモデルを作成することで解決する．バス停全体で 1 つのモデルを作成するには，Single-IO と Multiple-IO の 2 つが考えられる．これらの内，Multiple-IO が乗客数予測の誤差が小さいと見込めるため，Multiple-IO を 1
つ目の課題解決のためのモデルとして用いる．2 つ目の課題である “過去のバス
乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施する” に対しては，先述した全てのデータを同時にモデルに入力する K-feature-integrated を用いることで解決する．K-feature-integrated では適切にモデルが学習できるように，前処理として正規化とワンホットエンコーディン
グを実施する．K-feature-integrated を用いると，過去の乗客数，便番号，曜日，
休日フラグ，降水量，気温，天気データから 41 次元の特徴量が作成される（本章で後述するが，本研究では時間帯データの代わりに便番号データを利用する）．
それぞれの詳細は次節以降で述べる．

17

K-feature-integrated

乗客数データ

便番号データ

曜日データ

休日フラグデータ

降水量データ

気温データ

天気データ

前処理
(正規化とワンホットエンコーディング)

41次元の特徴量
バス停間の乗客数の相関を考慮するモデル

Multiple-IO
orSingle-IO

1便先の全バス停の乗客数予測の結果

図 9: 提案手法のアーキテクチャ

4.2 バス停間の乗客数の相関を考慮するモデル
一般的に，連続するバス停ではあるバス停の乗客数がその次のバス停の乗客数に影響することが考えられる．そのため，連続するバス停間には相関があると考え，特徴量の入力設計ではこれを考慮した方が予測誤差を縮小できると考える．
関連研究ではバス停間の相関を考慮することが課題であり，本節ではこの課題を解決するための提案を述べる．
関連研究で示した既存手法では，バス停毎にモデルを作成するためバス停間の乗客数の相関が考慮できていなかった．そこで，モデルは 1 つのバス路線に存在するバス停全体で 1 つにすることでバス停間の乗客数の相関を考慮する．バス停
全体で 1 つとなるモデルは Single-IO と Multiple-IO が考えられる．Single-IO はバス停間の乗客数の相関と便間の乗客数の相関を Input 層，Dense 層，LSTM の

18

積層を 1 つずつ用いて考慮するモデルである．一方，Multiple-IO はバス停間の乗客数の相関と便間の乗客数の相関を Concatenate 層 1 つと，Input 層，Dense 層，

LSTM の積層を 1 つの路線に存在するバス停の数だけ用いて考慮するモデルである．これら 2 つのモデルの詳細は 4.2.1 項と 4.2.2 項で述べる．

4.2.1 Single-IO
Single-IO を図 10 に示す．Single-IO は，入力のための Input 層，出力のためのDense 層，入力された時系列データを学習するための LSTM の積層がそれぞれ 1
つある．Input 層には 1 つの路線に存在する全てのバス停の乗客数データから作成した 1 つの時系列データを入力する．入力する時系列データは図 11 に示すよ
うに作成する．Dense 層からは次の便の全てのバス停の乗客数の予測結果を出力する．1 つの LSTM の積層で，バス停間の乗客数の相関と便間の乗客数の相関を考慮する必要があり，学習が複雑になる可能性がある．なお，図 10 における mはチューニングされる値である．
input_1:
Input Layer
lstm_1:
LSTM Layer
・・
lstm_m:
LSTM Layer

dense_1:
Dense Layer

図 10: Single-IO

19バス停1 バス停2 バス停3 バス停4 バス停5
1日目 1便目
1日目 2便目
・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

N日目 26便目

1日目

N日目

1便目
バス停1

2便目
・・・

バス停5 バス停1

26便目
・・・

バス停5

バス停1

・・・

バス停5

・・・

図 11: 全てのバス停の乗客数データから 1 つの時系列データを作成する方法

4.2.2 Multiple-IO
Multiple-IO を図 12 に示す．Multiple-IO は，学習結果を共有するための Concatenate 層が 1 つと，入力のための Input 層，出力のための Dense 層，入力された時系列データを学習するための LSTM の積層がバス停の数だけある．それぞれの Input 層には各バス停の乗客数の時系列データを入力する．それぞれの Dense層からは次の便の各バス停の乗客数の予測結果を出力する．それぞれの LSTM の積層では便間の乗客数の相関を考慮し，Concatenate 層では各 LSTM の積層で学習した結果を共有することでバス停間の相関を考慮する．なお，図 12 におけるn はバス停の数を表し，m はチューニングされる値である．

20

input_1:
Input Layer

input_2:
Input Layer

input_n-1:
Input Layer

input_n:
Input Layer

lstm_1_1:
LSTM Layer

lstm_2_1:
LSTM Layer

lstm_n-1_1:
LSTM Layer

lstm_n_1:
LSTM Layer

・
・

・
・

・
・

・
・

lstm_1_m:
LSTM Layer

lstm_2_m:
LSTM Layer

lstm_n-1_m:
LSTM Layer

lstm_n_m:
LSTM Layer

・・・

concatenate:
Concatenated Layer
dense_1:
Dense Layer

dense_2:
Dense Layer

・・・

dense_n-1:
Dense Layer

dense_n:
Dense Layer

図 12: Multiple-IO

4.3 K-feature-integrated
本研究で想定する乗客数予測では，第 3 章で言及した関連研究で使用されているデータの内，過去の乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気データが有効な特徴量である．これら全てのデータを特徴量として使用した予測を実施することが課題であった．K-feature-integrated では，複数種類のデータを同時にモデルへ入力する際に，適切にモデルが学習できるように，前処理として量的変数に対する正規化と質的変数に対するワンホットエンコーディングを実施する．なお，K-feature-integrated の “K” はデータの種類数を表すため，過去の乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気データを用いる場合は7-feature-integrated となる．
今回は，過去の乗客数，降水量，気温データは量的変数であるので正規化し，便番号，曜日，休日フラグ，天気データは質的変数であるのでワンホットエンコー
ディングを実施した．1 日に予測対象路線で運行される便数によって便番号でワ21

ンホットエンコーディングされた時の特徴量の次元数は異なる．図 13 は 1 日に 26便運行される場合を示す．なお，関連研究は便番号ではなく時間帯データを用いていたが，1 時間に 2 便以上運行されるバス路線を考慮して便番号データを用いる．結果として，入力したデータを前処理した特徴量の次元数は 41 次元である．
正規化

特徴量名：

ワンホットエンコーディング

過去の乗客数，降⽔量，気温

特徴量の次元数：

1

1

1

便番号，曜⽇，休⽇，天気

26

7

2

3

図 13: 正規化とワンホットエンコーディングを実施した結果変換した 41 次元の特徴量の時系列をモデルに入力するためには，説明変数と目的変数を設計する必要がある．説明変数と目的変数は図 14 に示すように設計する．図において説明変数は Xi ，目的変数は yi である．Xi は Features と Time

Sequence の 2 次元データである．yi は次の便の乗客数データである．なお，図はTime Sequence が Multiple-IO の場合の時系列データで，ルックバック数が 26 の例を示す．Multiple-IO の場合は，バス停毎に時系列データを作成しているため，
このような分割処理をバス停毎に実施し，各 Input 層へ入力する．Single-IO の場
合は，全てのバス停で 1 つの時系列データを作成しているため，このような分割処理を 1 回だけ実施し，Input 層へ入力する．

22

FeaturesTime Sequence
2021/10/1
1便⽬

2便⽬

3便⽬

・

・

25便⽬

26便⽬

2021/10/2
1便⽬

41

t1f41

t2f41

t3f41

・

・

t25f41

t26f41

t27f41

t28f41 t29f41 ・

40

t1f40

t2f40

t3f40

・

・

t25f40t26f40t27f40t28f40 t29f40 ・

39

t1f39

t2f39

t3f39

・

・

t25f39t26f39t27f39t28f39 t29f39 ・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

・

3

t1f3

t2f3

t3f3

・

・

t25f3

t26f3

t27f3

t28f3

t29f3 ・

2

t1f2

t2f2

t3f2

・

・

t25f2

t26f2

t27f2

t28f2

t29f2 ・

1
(乗客数)

t1f1

t2f1

t3f1

・

・

t25f1

t26f1

t27f1

t28f1

t29f1 ・

𝑿𝟏

2便⽬

3便⽬ ・

𝒚𝟏
𝑿𝟐

𝒚𝟐
𝑿𝟑

𝒚𝟑
・

・
𝑿𝒊

図 14: 説明変数と目的変数のデータ分割処理

23𝒚𝒊

5. 評価本章では，実際のバス路線から収集したデータを用いて，提案手法を評価する．
特に，提案手法が 2 つの課題をそれぞれ解決できたかについて評価する．まず，

5.1 節では，評価で使用するデータセットについて説明する．その後，評価方法，
パラメータチューニングをそれぞれ 5.2 節，5.3 節で述べる．最後に，5.4 節では評価結果を示す．

5.1 評価で使用するデータセット
本評価では，実際のバス路線から収集したバス運行データから作成したバス運
行データセットと，気象庁が公開する気象データから作成した気象データセットを用いる．バス運行データセットは図 15 に示すように，6 つのフィールドから構成される．6 つのフィールドの各形式を表 3 に示す．また，気象データセットは
図 16 に示すように，4 つのフィールドから構成される．4 つのフィールドの各形
式を表 4 に示す．これらのデータセットはそれぞれ，2021 年 10 月 1 日から 2022
年 9 月 30 日までの 1 年間に収集したバス運行データと，同様の期間の気象データから作成した．5.1.1 項と 5.1.2 項で各データセットの作成に関する詳細を述べる．
便番号

曜日

平日/休日

バス停名

2021/10/1 06:40:00

1

金曜日

平日

神戸国際大学前32021/10/1 06:42:00

1

金曜日

平日

ウエストコート7番街前

52021/10/1 06:43:00

1

金曜日

平日

六甲アイランド病院前

6

2021/10/1 06:45:00

1

金曜日

平日

神戸ベイシェラトンホテル 14

2021/10/1 07:05:00

1

金曜日

平日

神戸・三宮

4

2021/10/1 07:10:00

2

金曜日

平日

神戸国際大学前

1

日時

・
・

図 15: 運行データセットの構造と例

24

乗客数 (人)表 3: 運行データセットに含まれる各フィールドの形式
フィールド

型

取りうる値

日時

日付 時刻

便番号

整数

1 以上 26 以下の値

曜日

文字列

月曜日, 火曜日, 水曜日, 木曜日, 金曜日, 土曜日, 日曜日

平日/休日

文字列

平日, 休日

バス停名

文字列

乗客数

整数

2021/10/01 06:40:00 〜 2022/09/30 22:35:00(時刻は後述するバスの時刻表の値を取り得る)

神戸国際大学前, ウエストコート 7 番街前,
六甲アイランド病院前, 神戸ベイシェラトンホテル, 神戸・三宮

0 以上の整数値

日時

降水量 (mm)

気温 (℃) 天気

2021/10/1 06:00:00

1.0

25.3

雨

2021/10/1 07:00:00

1.0

25.3

雨

2021/10/1 08:00:00

0.5

25.4

雨

2021/10/1 09:00:00

0.0

25.7

曇

2021/10/1 10:00:00

0.5

25.8

雨

2021/10/1 11:00:00

0.5

26.0

雨

・
・

図 16: 気象データセットの構造と例

表 4: 気象データセットに含まれる各フィールドの形式
フィールド

型

取りうる値

日時

日付 時刻

降水量

浮動小数点数0.0 以上の 0.5 刻みの値

気温

浮動小数点数0.1 刻みの値

天気

文字列

晴, 曇, 雨2021/10/01 06:00:00 〜 2022/09/30 22:00:00(時刻は 1 時間毎の値)

255.1.1 運行データセットの作成
本評価では，バス運行データセットの作成に必要な運行データの収集を，第 2章で想定するバス路線に該当する，みなと観光バス株式会社が兵庫県神戸市内で運行する神戸国際大学前発新神戸行きの 21 系統上りのバス路線において実施した．このバス路線は図 17 に示すような 6 つのバス停で構成されており，時刻表に従って 1 日あたり 26 便運行されている．この路線では図 18 に示すような乗降客
カウントセンサで乗客数データを収集している．この路線は，みなと観光バス株
式会社が運営しているバス路線の中で，平均乗客数が比較的多い．また，バス停
周囲に，マリンパーク，公園，教育機関，住宅街，宿泊施設，病院などの外的要因による影響を受けると考えられる施設が複数存在するため乗客数が乱れやすい．
バス停6：新神⼾駅
バス停5：神⼾・三宮
バス停4：神⼾ベイシェラトンホテル
バス停3：六甲アイランド病院前
バス停2：ウエストコート7番街前
バス停1：神⼾国際⼤学前© OpenStreetMap contributors（https://www.openstreetmap.org/copyright）

図 17: みなと観光バス 21 系統上りのバス路線

図 18: 技研トラステム社製乗降客カウントセンサ

26本評価実験では対象路線の 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までの 1 年間の運行データを使用した．運行データセットは以下の 3 つをもとに図 19 に示
すように作成した1 ．なお，予測対象はバス停出発時のバス車内の人数なので，21系統の終点を除いた 5 つのバス停における乗客数データを使用する．

• バスに設置している車載器から 0.5 秒毎に収集している日時，緯度，経度，累積乗車人数，累積降車人数のデータ• みなと観光バス株式会社が運営しているシステムのデータベー
スに保存されているバスの時刻表データ• みなと観光バス株式会社が運営しているシステムのデータベー
スに保存されているバス停の位置データ

バスの時刻表データ

運行データセット

バスの車載器から収集したデータ

バス停の位置データ

図 19: 運行データセットの作成
運行データセットを作成すると，バスの乗客数が負の値のデータが存在していた．この理由は，データ収集に使用した技研トラステム社製乗降客カウントセン
1Github で 公 開 済 み（https://github.com/inet-lab-naist/Minato_bus_ridership_
data）

27

サの精度が 95%で，1 人の降車を 2 人とカウントすることがあるためだ．このような負の値となっているノイズデータの割合は 1.13%で，値が存在しない欠損デー
タの割合は 2.04%だった．ノイズデータに対しては，負の値の乗客数データの 0からの差分を計算し，そのバス停以降で到着するバス停の乗客数に差分を加算した．ノイズデータ補正の例を図 20 に示す．欠損データに対しては，欠損日を除いた 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 8 月 31 日までのバスの乗客数の値を，バス停毎に便番号と曜日毎の平均値を算出して適用した．この路線のバス停は，同じ便
番号と曜日における乗客数の自己相関が強いため便番号と曜日毎の平均値を欠損値補完に使用した．同じ便番号と曜日における強い自己相関を図 21〜25 に示す．
図 21〜25 において，ラグとは時系列データで何便前のデータと比較したかを表している．また，図の薄青色の網掛け部分は，帰無仮説「自己相関が存在しない」の 95%信頼区間であり，網掛け部分は自己相関を持たないことを表している．な
お，2021 年 10 月 1 日から 2022 年 8 月 31 日までのデータはテストデータとしては使用しないため，この期間のデータを欠損値補完に使用した．欠損値補完の例
を図 26 に示す．

ノイズデータの補正

補正前

①

②

③

④

⑤

2人

4人

5人

-1人

1人

0-(-1)=+1人

+1人

補正値
補正後

2人

4人

5人

0人

図 20: ノイズデータの補正

28

2人

相関係数

1週間前の同じ便番号における乗客数と相関が強いラグ

図 21: バス停 1 における乗客数の自己相関

相関係数

1週間前の同じ便番号における乗客数と相関が強いラグ

図 22: バス停 2 における乗客数の自己相関

相関係数

1週間前の同じ便番号における乗客数と相関が強い

ラグ

図 23: バス停 3 における乗客数の自己相関

29

相関係数

1週間前の同じ便番号における乗客数と相関が強い

ラグ

図 24: バス停 4 における乗客数の自己相関

相関係数

1週間前の同じ便番号における乗客数と相関が強いラグ

図 25: バス停 5 における乗客数の自己相関30

2021/11/21(日) 23便目のバス停3，4のデータが欠損

欠損データの補完
①

②

③

④

⑤

補完前 2人

4人

-人

-人

1人

2021/10/1〜2022/8/31の内, 日曜日の23便目のバス停3のデータの平均値

2021/10/1〜2022/8/31の内, 日曜日の23便目のバス停4のデータの平均値

補完値
補完後 2人

4人

5人

0人

2人

図 26: 欠損データの補完
乗客数データを可視化した結果を図 27〜32 に示す．図 27 はバス停毎の乗客
数の箱ひげ図である．最も乗客数が多いバス停はバス停 4 で，最も乗客数が少な
いバス停はバス停 1 である．また，最も分散が大きいバス停はバス停 4 である．
図 28〜32 は 5 つのバス停における便番号毎の乗客数の箱ひげ図で，表 5 は便番号とバスの時刻表の対応表である．バス停 1，5 は図 28，32 に示す通り，乗客数が少なく便番号間の箱ひげ図に大きな差はない．一方，バス停 2，3，4 は図 29〜31に示す通り，3，4 便目に乗客数のピークがある．

31

45
40

乗客数 [⼈]
[]

35
30
25
20
15
10
5
0
1

2

3

4

5

バス停

図 27: バス停毎の乗客数の箱ひげ図

乗客数 [⼈]
[]

20

15

10

5

0
5

10

15

20

便番号

図 28: バス停 1 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図

3225

乗客数 [⼈]
[]

25
20
15
10
5
0
5

10

15

20

25

便番号

図 29: バス停 2 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図

30

乗客数 [⼈]
[]

25
20
15
10
5
0
5

10

15

20

便番号

図 30: バス停 3 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図

33

25

45
40

乗客数 [⼈]
[]

35
30
25
20
15
10
5
0
5

10

15

20

25

便番号

図 31: バス停 4 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図

25

乗客数 [⼈]
[]

20

15

10

5

0
5

10

15

20

便番号

図 32: バス停 5 における便番号毎の乗客数の箱ひげ図

3425

表 5: バスの時刻表
便番号

バス停 1

バス停 2

バス停 3

バス停 4

バス停 5

1

06:40

06:42

06:43

06:45

07:05

2

07:10

07:12

07:13

07:15

07:35

3

07:40

07:42

07:43

07:45

08:05

4

08:10

08:12

08:13

08:15

08:35

5

08:40

08:42

08:43

08:45

09:05

6

09:10

09:12

09:13

09:15

09:35

7

09:40

09:42

09:43

09:45

10:05

8

10:10

10:12

10:13

10:15

10:35

9

10:40

10:42

10:43

10:45

11:05

10

11:40

11:42

11:43

11:45

12:05

11

12:40

12:42

12:43

12:45

13:05

12

13:40

13:42

13:43

13:45

14:05

13

14:40

14:42

14:43

14:45

15:05

14

15:10

15:12

15:13

15:15

15:35

15

16:10

06:42

06:43

06:45

07:05

16

16:40

16:42

16:43

16:45

17:05

17

17:10

17:12

17:13

17:15

17:35

18

17:40

17:42

17:43

17:45

18:05

19

18:10

18:12

18:13

18:15

18:35

20

18:40

18:42

18:43

18:45

19:05

21

19:10

19:12

19:13

19:15

19:35

22

19:40

19:42

19:43

19:45

20:05

23

20:10

20:12

20:13

20:15

20:35

24

20:40

20:42

20:43

20:45

21:05

25

21:10

21:12

21:13

21:15

21:35

26

22:10

22:12

22:13

22:15

22:35

35

バス停間の乗客数に相関があることを確認するために，相関係数を求めた．バ
ス停間の乗客数の相関係数は表 6 に示す通り，最小値は 0.3104，最大値は 0.9208であった．そのため，5 つのバス停における乗客数は互いに相関があると考える．
表 6: 5 つのバス停間の乗客数の相関係数
バス停 1

バス停 2

バス停 3

バス停 4

バス停 5

バス停 1

-

-

-

-

-

バス停 2

0.4678

-

-

-

-

バス停 3

0.36440.9208

-

-

-

バス停 4

0.31040.76460.8339

-

-

バス停 5

0.4011

0.52690.53450.5942-

5.1.2 気象データセットの作成
気象データは気象庁が公開しているデータを使用した [24]．前節で作成した運行データセットの期間と場所に合わせ，2021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までの期間の 6:00〜23:00 の 1 時間毎に取得した兵庫県神戸市の降水量，気温，天気データをもとに気象データセットを作成した．バスの始発便出発が 6:40 で，最終便到着が 22:45 であるため，取得対象時間は 6:00〜23:00 とした．取得した天気
データの内訳は表 7 に示す通りである．表 7 に示すデータをそのままモデルの学習に使用すると，“しゅう雨または止み間のある雨”，“雨”，“着氷性の雨”，“その他（雨だが分類できないもの）” は，十分なデータ量がないと考える．そのため，取得したデータの内，“しゅう雨または止み間のある雨”，“雨”，“着氷性の雨”，“その他（雨だが分類できないもの）” を “雨” に集約してデータセットを作
成した．

36

表 7: 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までの期間の 6:00〜23:00 の 1 時間
毎の兵庫県神戸市の天気の観測回数
天気

観測回数

晴

3308

曇

2272

しゅう雨または止み間のある雨

539

雨

12

着氷性の雨

54

その他（雨だが分類できないもの）

13

5.2 評価方法
本評価では提案手法が 2 つの課題を解決したかを評価する．まず，連続するバス
停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することに対して Single-IO と Multiple-

IO を用いたことで解決できたかを評価する．次に，過去のバス乗客数，時間帯，
曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対して K-feature-integrated を用いたことで解決できたかを評価する．5.2.1
項では評価で使用する指標とテストデータ，5.2.2 項では提案手法が課題を解決したかを示すための比較対象を述べる．

5.2.1 評価指標とテストデータ
本評価では提案手法が 2 つの課題を解決したかを評価する．第 1 章で言及した
ように混雑が発生する便で誤差が小さくなるように乗客数を予測することが重要である．そのため，十分混雑が発生する便のデータをテストデータとして用いて

2 つの課題を解決できたかを評価する．本路線で使用するバスでは第 2 章で定義
した混雑状態か空き状態かの閾値は 13 である．この閾値においてはバス停 4 の便
番号 1〜21 のデータで十分混雑状態が発生する（図 31）．予測誤差を評価する指37

標は関連研究で用いられていた MAE と RMSE を採用する．評価指標それぞれの式は，式 (5.1)，(5.2) に示す通りである．なお，それぞれの式の N はテストデー
タ数，Yi は実際の乗客数、Ŷi は予測乗客数を表す．

∑N
MAE(Y, Ŷ ) =√i=1 |Yi − Ŷi |N∑N

2
i=1 (Yi − Ŷi )RMSE(Y, Ŷ ) =

(5.1)

N

(5.2)

加えて，詳細分析のために 3 つの評価をする．1 つ目が，十分混雑が発生する
便のデータの内，混雑状態の便のデータを用いた際の乗客数の予測誤差の評価である．提案手法が十分混雑が発生する便のデータ以外でも有効かを確認するために評価する．このデータにおける評価指標は十分混雑が発生する便のデータと同様に MAE と RMSE を用いる．

2 つ目が，バス停毎の全ての便のデータを用いた際の乗客数の予測誤差の評価である．提案手法が十分混雑が発生する便のデータ以外でも有効かを確認するために評価する．このデータにおける評価指標は十分混雑が発生する便のデータと同様に MAE と RMSE を用いる．

3 つ目が，混雑が発生する便のデータを用いて混雑状態か空き状態かの分類の予
測誤差の評価である．これは乗客数予測よりも簡単なタスクの場合にも提案手法が有効かを確認するために評価する．本評価実験では混雑状態を陽性，空き状態を陰性と定義する．評価指標として正解率（Accuracy），適合率（Precision），再現率（Recall），陰性的中率（Negative Predictive Value，NPV），特異率（Specificity）
を採用する．正解率は全予測に対する正答率である．適合率は陽性と予測したデー
タの内，実際に陽性であるデータの割合である．再現率は実際に陽性であるデー
タの内，陽性であると予測されたデータの割合である．陰性的中率は陰性と予測したデータの内，実際に陰性であるデータの割合である．特異率は実際に陰性であるデータの内，陰性であると予測されたデータの割合である．それぞれの式を式 (5.3)〜(5.7) に示す．それぞれの式における TP は真陽性（True Positive），TNは真陰性（True Negative），FP は偽陽性（False Positive），FN は偽陰性（False

38

Negative）を示す．これらの指標の中でも真陽性と真陰性の両方を考慮した指標
である正解率が最も重要な指標である．

TP + TNTP + FP + FN + TN

(5.3)

TP
TP + FP(5.4)

Recall =TP
TP + FN

(5.5)

NPV =

TN
TN + FN(5.6)

Accuracy =Precision =

TN
(5.7)
TN + FP
本評価では，学習データを 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 7 月 31 日まで，検証
Specificity =データを 2022 年 8 月 1 日から 2022 年 8 月 31 日まで，テストデータを 2022 年 9 月

1 日から 2022 年 9 月 30 日までと分割した．使用するデータは時系列データであるため，データのリーケージを防ぐために学習データ，検証データ，テストデー
タの期間を適切に定める必要がある．そのため，検証データは学習データの期間よりも後の期間のデータを使用し，テストデータはさらに後の期間のデータを使用した．十分混雑が発生する便のデータ，混雑状態の便のデータ，バス停毎の全ての便のデータのテストデータ便数を表 8 にまとめる．
表 8: 評価に使用するテストデータの便数
データ
十分混雑が発生する便のデータ
混雑状態の便のデータ
全ての便のデータ

テストデータの便数

624 便(欠損 6 便分を除くバス停 4 の 30 日間分の便番号 1〜21 のデータ)
238 便(バス停 4 で実際に混雑が発生した便のデータ)
バス停毎に 773 便(欠損 7 便分を除く 30 日間分の便番号 1〜26 のデータ)

395.2.2 比較対象
本評価では提案手法が 2 つの課題を解決したかを評価する．連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することに対する評価では，Halyal らの手法，Single-IO を用いた手法（手法 A）と Multiple-IO を用いた手法（手法 B）を比較する．
次に，過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対する評価では，Multiple-IO を用いた手法（手法 B），乗客数，便番号，曜日，休日フラグデータから成る 4-feature-

integrated と Multiple-IO を用いた手法（手法 C），乗客数，降水量，気温，天気データから成る 4-feature-integrated と Multiple-IO を用いた手法（手法 D），乗客数，便番号，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気データから成る 7-feature-

integrated と Multiple-IO を用いた手法（手法 E）を比較する．2 つ目の課題を解決するための K-feature-integrated は使用するモデルには着目していない．そのため，Halyal らの手法におけるモデル，Single-IO，Multiple-IO のいずれをモデルとして使用しても評価できる．その中でも，Multiple-IO が最も小さな誤差で乗客数を予測できる見込みがあるので採用する．
最後に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせたことを評価する．
評価では，過去の平均値手法，Halyal らの手法，乗客数，便番号，曜日，休日フ
ラグ，降水量，気温，天気データから成る 7-feature-integrated と Multiple-IO を用いた手法（手法 E）を比較する．過去の平均値手法は第 3 章で説明した関連研
究における比較対象として用いられることが多いため採用した．この手法は乗客パターンが一定の場合であれば優れた予測ができる可能性がある．しかし，外的要因によって乗客数が変動するバス路線では予測誤差が大きくなることが考えられる．
比較手法の一覧と説明を表 9 にまとめる．これらの手法の中で，言及した 2 つの課題を解決するための提案手法は手法 E である．

40

表 9: 比較手法一覧
手法名

詳細

過去の平均値手法

過去の便番号と曜日毎の乗客数データから算出した平均値をもとに乗客数を予測

Halyal らの手法

乗客数データだけを特徴量としてバス停毎にモデルを作成して乗客数を予測

手法 A

乗客数データだけを特徴量として Single-IO を使用して乗客数を予測

手法 B

乗客数データだけを特徴量として Multiple-IO を使用して乗客数を予測

手法 C

乗客数，便番号，曜日，休日フラグデータから成る 4-feature-integrated と Multiple-

IO を使用して乗客数を予測
手法 D

乗客数，降水量，気温，天気データから成る 4-feature-integrated と Multiple-IO

手法 E（提案手法）

乗客数，便番号，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気データから成る 7-feature-を使用して乗客数を予測

integrated と Multiple-IO を使用して乗客数を予測

5.3 パラメータチューニング
パラメータチューニングとは深層学習モデルを用いる際にパラメータを最適化することである．モデルを適切に学習させるためには適切なパラメータを見つけることが重要である．パラメータチューニングの方法としては大きく分けてBlack-Box 最適化と Multi-Fidelity 最適化がある．前者はモデルの結果だけを見てパラメータを最適化する．後者はモデルの学習訓練経過を見ながらパラメータを最適化する．近年は様々な研究で後者が利用されている [25–28]．そのため，本評価実験で実施するパラメータチューニングでは後者に位置する Hyperband を利用した [29]．Hyperband は早期打ち切りと適応的な計算資源割り当てを組み込んだ Random Search である [30]．
前節で説明した 7 つの手法の内，過去の平均値手法以外の手法で深層学習を用いている．そのため，過去の平均値手法以外でパラメータチューニングをした．
本節では，それぞれの結果を示す．
チューニングするパラメータを以下に説明する．

Epoch
エポック数である．エポックとはモデルを学習させる際の 1 回の学習のこと

41である．例えば，学習用のデータが 1 万件ある場合，1 エポックとはその 1
万件のデータをモデルに 1 回学習させることを指す．さらに，今回は Max

Epoch を 200，Early stopping を 15 とした．こうすることで，最大 200 エポックまでで 15 エポック連続で誤差が大きくなった時点で学習を停止し，過学習を防げる．

Batch size
モデルを学習させる際に 1 回の学習に用いるデータ数を表す．1 回の学習に使用するデータ数を指定することで，学習時の計算量を抑えられる．例えば，Batch size を 128 とした場合，1 回の学習で 128 件のデータを使用する．

Lookback
過去何個分のデータから目的となるデータを予測するかを表す．本評価実験で使用する路線は 1 日に 26 便運行している．そのため，日と週という周期性を考え，Single-IO を用いている手法 A 以外の手法では 26 と 182 を候補値と設定する．Single-IO を用いている手法 A では，5 つのバス停の乗客数データから 1 つの時系列データを作成し，学習させるため 130 と 910 を候補値と設定する．

LSTM units
1 つの LSTM 層に含まれるニューロンの数である．
LSTM layers
LSTM 層の数である．図 8 や図 12 における m の値のことである．
Learning rate
モデルに 1 回の訓練でどの程度学習させるかの割合である．ネットワーク
が訓練データから学習する速度に影響する．Learning rate が大きいとネッ
トワークが訓練データから学習する速度が早くなる一方で，過学習を引き起こしやすくなる．Learning rate が小さいと学習が遅くなる一方で，過学習を引き起こす可能性は低くなる．

42

Optimizers
モデルの訓練において，重みやバイアスの値を更新するために用いられる
最適化アルゴリズムである．損失関数の値を最小化するように重みやバイアスの値を更新する．

Dropout rate
訓練時にランダムにモデルの層から削除されるニューロンの割合を表す．ランダムにモデルの層からニューロンを削除することで過学習を防げる．ドロップアウト率が大きいほど過学習を抑制する効果が強くなる一方で，モデルの学習速度は低下する．

5.3.1 Halyal らの手法におけるパラメータチューニング
表 10〜14 に，Halyal らの手法におけるチューニング対象のパラメータ，候補
値，結果を示す．損失関数としては MAE を用いている．そのため，結果は訓練
データにおいて MAE が最も小さくなる時のパラメータである．Halyal らの手法
では路線にあるそれぞれのバス停毎に LSTM を用いたモデルを作成するため，パラメータチューニングもそれぞれのバス停で実施した．本実験で使用するバス路線における評価対象バス停は終点を除いた 5 つのバス停であるため，5 つのパラ
メータチューニングの結果を示す．

43

表 10: Halyal らの手法のバス停 1 におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

37

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

32

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

16

LSTM layers

1, 2, 3, 4

3Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.1

表 11: Halyal らの手法のバス停 2 におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

50

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

16

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

128

LSTM layers

1, 2, 3, 4

1

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

Adam

Ftrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

44

0.1

表 12: Halyal らの手法のバス停 3 におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

59

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

64

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

1

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

Nadam

Ftrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.1

表 13: Halyal らの手法のバス停 4 におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

51

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

64

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

1

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

Nadam

Ftrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

45

0.1

表 14: Halyal らの手法のバス停 5 におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

33

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

16

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

4

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.001

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.2

5.3.2 手法 A〜E におけるパラメータチューニング
表 15〜19 に手法 A〜E におけるチューニング対象のパラメータ，候補値，結果を示す．損失関数としては MAE を用いている．そのため，結果は訓練データにおいて MAE が最も小さくなる時のパラメータである．手法 A〜E は，路線にある全てのバス停で LSTM を用いたモデルを 1 つ作成するため，パラメータチュー
ニングの結果も 1 つだけとなる．

46

表 15: 手法 A におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

35

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

128

Lookback

130, 910

130

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

1

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.001

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

Optimizers

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.1

表 16: 手法 B におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

67

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

16

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

256

LSTM layers

1, 2, 3, 4

2

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.001

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

47

0.2

表 17: 手法 C におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

55

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

64

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

3Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

AdamaxFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.4

表 18: 手法 D におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

91

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

32

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

32

LSTM layers

1, 2, 3, 4

1

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.01

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

48

0.1

表 19: 手法 E におけるパラメータチューニング
パラメータ

候補値

結果

Epoch

1〜200

37

Batch size

16, 32, 64, 128, 256

128

Lookback

26, 18226

LSTM units

16, 32, 64, 128, 256

64

LSTM layers

1, 2, 3, 4

2

Learning rate

0.01, 0.001, 0.0001

0.001

Optimizers

Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax,

RMSpropFtrl, Nadam, RMSprop, SGD
Dropout rate

0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

0.4

5.4 評価結果
5.4.1 十分混雑が発生する便のデータにおける評価結果
十分混雑が発生する便のデータであるバス停 4 の便番号 1〜21 における乗客数
予測の結果を示す．まず，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することに対する Single-IO と Multiple-IO の評価結果を表 20 に示す．手法 A
は Halyal らの手法と比較して MAE を 0.096 人，RMSE を 0.238 人縮小させ，手法

B は Halyal らの手法と比較して MAE を 0.194 人，RMSE を 0.392 人縮小させた．
手法 A と手法 B は Halyal らの手法よりも小さな誤差で予測したので，Single-IOと Multiple-IO を用いることで課題を解決した．特に，手法 B は手法 A よりも課
題解決のための手法として適切である．一方，誤差の最大値は 3 つの手法で同値となり，大きな誤差の抑制はできない．
次に，過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対する K-feature-integrated の評価結果を表 21 に示す．手法 C は手法 B と比較して MAE を 0.308 人，RMSE を 0.371
人縮小させ，手法 D は手法 B と比較して MAE を 0.086 人，RMSE を 0.134 人拡

49大させ，手法 E は手法 B と比較して MAE を 0.408 人，RMSE を 0.442 人縮小させた．また，手法 E は手法 B と比較して誤差の最大値を 5 人縮小させた．手法 E
は手法 B，C，D よりも小さな誤差で予測したので，全ての有効なデータを使用
した 7-feature-integrated は有効であるとわかった．一方，手法 D は手法 B よりも MAE と RMSE を拡大させたので，気象データである降水量，気温，天気デー
タを使用するだけでは有効ではないことを示した．
次に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせたことの評価結果を
表 22 に示す．手法 E は Halyal らの手法と比較して MAE を 0.602 人，RMSE を

0.834 人縮小させ，過去の平均値手法と比較して MAE を 0.551 人，RMSE を 0.673
人縮小させた．また，手法 E は Halyal らの手法よりも誤差の最大値を 5 人縮小させ，過去の平均値手法よりも 3 人縮小させた．手法 E は Halyal らの手法と過去の平均値手法よりも誤差を小さくしたので，2 つの課題解決を組み合わせた提案手法は有効である．
表 20: 十分混雑が発生する便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法

B の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

3.902

5.130

0.0

21.0

手法 A

3.806

4.892

0.0

21.0

手法 B

3.708

4.738

0.0

21.0

表 21: 十分混雑が発生する便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

3.708

4.738

0.0

21.0

手法 C

3.400

4.367

0.0

17.0

手法 D

3.794

4.872

0.0

17.0

手法 E

3.300

4.296

0.0

16.0

50

表 22: 十分混雑が発生する便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

3.851

4.969

0.0

19.0

Halyal らの手法

3.902

5.130

0.0

21.0

手法 E（提案手法）

3.300

4.296

0.0

16.0

5.4.2 混雑状態の便のデータにおける評価結果
バス停 4 の便番号 1〜21 の中でも混雑状態の便のデータにおける乗客数予測の結果を示す．まず，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することに対する Single-IO と Multiple-IO の評価結果を表 23 に示す．手法 A はHalyal らの手法と比較して MAE を 0.372 人，RMSE を 0.529 人縮小させ，手法
B は Halyal らの手法と比較して MAE を 1.224 人，RMSE を 1.297 人縮小させた．
手法 A と手法 B は Halyal らの手法よりも小さな誤差で予測したので，Single-IOと Multiple-IO を用いることで課題を解決した．特に，Multiple-IO は Single-IO
よりも課題解決のためのモデルとして適切である．一方，誤差の最大値は 3 つの手法で同値となり，大きな誤差の抑制はできない．
次に，過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対する K-feature-integrated の評価結果を表 24 に示す．手法 C は手法 B と比較して MAE を 0.318 人，RMSE を 0.419
人縮小させ，手法 D は手法 B と比較して MAE を 0.016 人，RMSE を 0.001 人拡
大させ，手法 E は手法 B と比較して MAE を 0.865 人，RMSE を 0.931 人縮小させた．また，手法 E は手法 B と比較して誤差の最大値を 5 人縮小させた．手法

E は手法 B，C，D よりも誤差を小さくしたので，全ての有効なデータを使用した 7-feature-integrated は有効であるとわかった．一方，手法 D は手法 B よりも

MAE と RMSE を拡大させたので，気象データである降水量，気温，天気データを使用するだけでは有効ではないことを示した．

51

次に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせたことの評価結果を
表 25 に示す．手法 E は Halyal らの手法と比較して MAE を 2.109 人，RMSE を

2.228 人縮小させ，過去の平均値手法と比較して MAE を 1.319 人，RMSE を 1.402
人縮小させた．また，手法 E は Halyal らの手法よりも誤差の最大値を 5 人縮小させ，過去の平均値手法よりも 3 人縮小させた．手法 E は Halyal らの手法と過去の平均値手法よりも誤差を小さくしたので，2 つの課題解決を組み合わせた提案手法は有効である．
混雑状態の便のデータにおける乗客数予測では，十分混雑が発生する便のデー
タと同様に提案手法が有効である．
表 23: 混雑状態の便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 B の評価
結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

5.711

6.953

0.0

21.0

手法 A

5.339

6.424

0.0

21.0

手法 B

4.467

5.656

0.0

21.0

表 24: 混雑状態の便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

4.467

5.656

0.0

21.0

手法 C

4.149

5.237

0.0

17.0

手法 D

4.483

5.657

0.0

17.0

手法 E

3.602

4.725

0.0

16.0

52

表 25: 混雑状態の便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

4.921

6.127

0.0

19.0

Halyal らの手法

5.711

6.953

0.0

21.0

手法 E（提案手法）

3.602

4.725

0.0

16.0

5.4.3 バス停毎の全ての便のデータにおける評価結果
バス停毎の全ての便のデータにおける乗客数予測の結果を示す．まず，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することに対する Single-IO とMultiple-IO の評価結果を表 26〜30 に示す．手法 A と手法 B は Halyal らの手法
よりも全てのバス停で MAE と RMSE を縮小させた．手法 A と手法 B は Halyal
らの手法よりも小さな誤差で予測したので，Single-IO と Multiple-IO を用いることで課題を解決した．特に，手法 B は手法 A よりも課題解決のための手法として適切である．
次に，過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対する K-feature-integrated の評価
結果を表 31〜35 に示す．手法 E は手法 B，C，D よりも全てのバス停で MAE とRMSE を縮小させた．手法 E は手法 B，C，D よりも誤差を小さくしたので，全ての有効なデータを使用した 7-feature-integrated を用いることで課題を解決した．
次に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせたことの評価結果を
表 36〜40 に示す．手法 E は過去の平均値手法と Halyal らの手法よりも全てのバス停で MAE と RMSE を縮小させた．手法 E は過去の平均値手法と Halyal らの手法よりも誤差を小さくしたので，2 つの課題解決を組み合わせた提案手法は有効である．
全ての便のデータにおける乗客数予測では，十分混雑が発生する便のデータと同様に提案手法が有効である．

53

表 26: バス停 1 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

1.055

1.550

0.0

9.0

手法 A

1.053

1.539

0.0

7.0

手法 B

0.976

1.447

0.0

7.0

表 27: バス停 2 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

2.006

2.684

0.0

13.0

手法 A

1.872

2.607

0.0

13.0

手法 B

1.829

2.519

0.0

13.0

表 28: バス停 3 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

2.267

3.104

0.0

17.0

手法 A

2.187

2.994

0.0

18.0

手法 B

2.136

2.971

0.0

18.0

54

表 29: バス停 4 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

3.565

4.767

0.0

21.0

手法 A

3.383

4.485

0.0

21.0

手法 B

3.345

4.375

0.0

21.0

表 30: バス停 5 の全ての便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法 Bの評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

Halyal らの手法

1.645

2.320

0.0

15.0

手法 A

1.576

2.174

0.0

12.0

手法 B

1.540

2.112

0.0

12.0

表 31: バス停 1 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

0.976

1.447

0.0

7.0

手法 C

0.935

1.378

0.0

7.0

手法 D

0.974

1.435

0.0

7.0

手法 E

0.836

1.186

0.0

7.0

55

表 32: バス停 2 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

1.829

2.519

0.0

13.0

手法 C

1.722

2.427

0.0

12.0

手法 D

1.842

2.488

0.0

12.0

手法 E

1.612

2.206

0.0

13.0

表 33: バス停 3 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

2.136

2.971

0.0

18.0

手法 C

1.974

2.696

0.0

13.0

手法 D

2.179

2.953

0.0

15.0

手法 E

1.868

2.506

0.0

13.0

表 34: バス停 4 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

3.345

4.375

0.0

21.0

手法 C

3.023

4.006

0.0

17.0

手法 D

3.295

4.346

0.0

17.0

手法 E

2.991

3.816

0.0

16.0

56

表 35: バス停 5 の全ての便のデータにおける手法 B〜E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

手法 B

1.540

2.112

0.0

12.0

手法 C

1.422

2.020

0.0

12.0

手法 D

1.560

2.168

0.0

13.0

手法 E

1.321

1.842

0.0

13.0

表 36: バス停 1 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

0.932

1.382

0.0

7.0

Halyal らの手法

1.055

1.550

0.0

9.0

手法 E（提案手法）

0.836

1.186

0.0

7.0

表 37: バス停 2 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

1.768

2.476

0.0

13.0

Halyal らの手法

2.006

2.684

0.0

13.0

手法 E（提案手法）

1.612

2.206

0.0

13.0

57

表 38: バス停 3 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

2.142

2.998

0.0

15.0

Halyal らの手法

2.267

3.104

0.0

17.0

手法 E（提案手法）

1.868

2.506

0.0

13.0

表 39: バス停 4 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

3.376

4.536

0.0

19.0

Halyal らの手法

3.565

4.767

0.0

21.0

手法 E（提案手法）

2.991

3.816

0.0

16.0

表 40: バス停 5 の全ての便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の評価結果（単位［人］）
手法名

MAE RMSE

誤差の最小値

誤差の最大値

過去の平均値手法

1.450

2.038

0.0

13.0

Halyal らの手法

1.645

2.320

0.0

15.0

手法 E（提案手法）

1.321

1.842

0.0

13.0

5.4.4 混雑状態か空き状態かの分類予測の評価結果
十分混雑が発生する便のデータであるバス停 4 の便番号 1〜21 における混雑状
態か空き状態かの 2 値分類予測の結果を示す．まず，連続するバス停間のバス停

58

出発時の乗客数の相関を考慮することに対する Single-IO と Multiple-IO の評価結果を表 41 に示す．手法 A と手法 B は Halyal らの手法よりも最も重要な指標である正解率を向上させたので，Single-IO と Multiple-IO を用いることで課題を解決した．特に，手法 B は手法 A よりも課題解決のための手法として適切である．
次に，過去のバス乗客数，時間帯，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することに対する K-feature-integrated の評価
結果を表 42 に示す．手法 E は手法 B，C，D よりも最も重要な指標である正解率を向上させたので，全ての有効なデータを使用した 7-feature-integrated は有効であるとわかった．
次に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせたことの評価結果を
表 43 に示す．手法 E が正解率が最も高いので 2 つの課題解決を組み合わせた提案手法は有効である．
乗客数予測よりも簡単なタスクである混雑状態の便のデータにおける分類予測
では，乗客数予測と同様に提案手法が有効である．
表 41: 十分混雑が発生する便のデータにおける Halyal らの手法と手法 A と手法

B の分類予測の結果（単位［%］）
手法名

正解率

適合率

再現率

陰性的中率

特異率

Halyal らの手法

76.04

64.74

43.91

89.78

78.92

手法 A

77.34

68.67

44.78

91.26

79.45

手法 B

78.52

65.55

59.57

86.62

83.36

59

表 42: 十分混雑が発生する便のデータにおける手法 B〜E の分類予測の結果（単
位［%］）
手法名

正解率

適合率

再現率

陰性的中率

特異率

手法 B

78.52

65.55

59.57

86.62

83.36

手法 C

79.56

67.98

60.00

87.92

83.72

手法 D

77.21

64.55

53.04

87.55

81.35

手法 E

80.08

65.46

70.87

84.01

87.09

表 43: 十分混雑が発生する便のデータにおける過去の平均値手法と Halyal らの手法と手法 E の分類予測の結果（単位［%］）
手法名

正解率

適合率

再現率

陰性的中率

特異率

過去の平均値手法

74.09

56.13

61.74

79.37

82.91

Halyal らの手法

76.04

64.74

43.91

89.78

78.92

手法 E（提案手法）

80.08

65.46

70.87

84.01

87.09

60

6. 考察
本章では，6.1 節で乗客数予測における提案手法の優位性を，6.2 節で混雑状態
か空き状態かの分類の予測における提案手法の優位性を，6.3 節で提案手法において乗客数予測が乱れた日を考察する．最後に，6.4 節で考察を踏まえた上での今後の展望を述べる．

6.1 乗客数予測における提案手法の優位性
5.4.1〜5.4.3 項の結果を考察する．十分混雑が発生する便のデータ，混雑状態の便のデータ，全ての便のデータそれぞれを用いた予測誤差にどの程度の差があるかを確認するため，各データに対して過去の平均値手法，Halyal らの手法と手法

E の乗客数予測を MAE で評価した結果を表 44 にまとめた．全ての便のデータと十分混雑が発生する便のデータで評価した結果を比較すると，MAE の拡大は過去の平均値手法では 0.475 人，Halyal らの手法では 0.337 人，手法 E では 0.309
人となり，各手法間で大きな差はない．一方，十分混雑が発生する便のデータと混雑状態の便のデータを比較すると，MAE の拡大は過去の平均値手法では 1.070
人，Halyal らの手法では 1.809 人，手法 E では 0.302 人となり，各手法間で大きな差が出た．そのため，手法 E は混雑状態における MAE の拡大を他の手法よりは抑制できる．
さらに，図 33 には混雑状態における予測結果の例を示す．テストデータとして使用した 2022 年 9 月の中で最も混雑状態の便が発生したのは 9 月 7 日であった．この日は 26 便中 12 便で混雑状態が発生した．手法 E と Halyal らの手法の混
雑状態の便のデータに対する予測値を比較すると，2 便目，17 便目と 18 便目以
外の 9 便では手法 E の方が予測誤差が小さい．そのため，提案手法である手法 E
は混雑状態で Halyal らの手法より有効である．

61

20

全ての便のデータ

3.376

3.565

2.991
十分混雑が発生する便のデータ

3.851

3.902

3.300
混雑状態の便のデータ

4.921

5.711

3.602

26(22:15)
25(21:15)
24(20:45)
23(20:15)
22(19:45)
21(19:15)

は，手法 E よりも Halyal らの手法の方が有効である．

20(18:45)
19(18:15)
18(17:45)
17(17:15)

6 (09:15)(09:15)66 (09:15)

7 (09:45)(09:45)77 (09:45)

8 (10:15)(10:15)88 (10:15)

9 (10:45)(10:45)99 (10:45)

10(11:45)
10(11:45)
10(11:45)

11(12:45)
11(12:45)

12(13:45)
12(13:45)

13(14:45)
1 (06:45)

13(14:45)
13(14:45)

2 (07:15)

14(15:15)
14(15:15)

3 (07:45)

15(16:15)
15(16:15)

4 (08:15)

16(16:45)

5 (08:45)
16(16:45)
16(16:45)

6 (09:15)
17(17:15)
17(17:15)

18(17:45)
18(17:45)
7 (09:45)

19(18:15)
19(18:15)
8 (10:15)

9 (10:45)

20(18:45)
20(18:45)

10(11:45)

21(19:15)
21(19:15)

11(12:45)

22(19:45)
22(19:45)

12(13:45)

13(14:45)
23(20:15)
23(20:15)

14(15:15)
24(20:45)
24(20:45)

25(21:15)
25(21:15)
15(16:15)

26(22:15)
26(22:15)
16(16:45)

便番号（時刻）5 (08:45)(08:45)55 (08:45)
4 (08:15)(08:15)44 (08:15)

62

Halyal らの手法 手法 E（提案手法）
過去の平均値手法
使用データ

15

10

5

図 33: 2022 年 9 月 7 日のバス停 4 における乗客数予測の結果

6.2 混雑状態か空き状態かの分類の予測における提案手法の優位性

5.4.4 項の結果に対する考察をする．手法 E と Halyal らの手法を比較すると，正解率，適合率，再現率と特異率は向上したが，陰性的中率は低下した．

評価結果を比較すると，提案手法である手法 E は Halyal らの手法よりも正解率が高いため，提案手法は有効である．一方，陰性的中率は Halyal らの手法の方が高い．そのため，空き状態と判断した中で正しかった割合が重要となる予測でHalyalE

正解値（乗客数が13⼈以上）
HalyalE
Halyalらの⼿法の予測値
Halyal
⼿法Eの予測値
E# of乗客数
people in[⼈]error

表 44: バス停 4 における MAE のまとめ（単位［人］）

正解値（乗客数が13⼈未満）

6.3 乗客数予測が乱れた日
本節では提案手法の中でも予測誤差が大きくなっている日を考察する．テスト
データとして使用した 2022 年 9 月の中で，予測誤差が大きくなっている便が多い日付は 9 月 19 日であった．
この日は，図 34 に示すように，1 日に運行している全ての便において乗客数が10 人未満であった．今回使用した 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までのデータの中で，1 日に運行されている全ての便において乗客数が 10 人未満となっているデータはこの日だけだった．そのため，この日は何らかの外的要因によって通常よりも乗客数が少なくなったと考えた．この外的要因として台風の接近が考えられる．この日は図 35 に示すように，日本列島に台風 14 号が接近し，兵庫県神戸市では 9 月 19 日 0 時 25 分に暴風警報が発表され，9 月 20 日 0 時 58 分まで警報が継続していた [31]．また，兵庫県内の JR 在来線では，19 日午後 2 時から順次運転が見合わされた [32]．なお，文献 [31] より図 35 に関する説明を抜粋する．“経路上の「○」は傍らに記した日の午前 9 時，「●」は午後 9 時の位置で，「→」は台風の消滅を示す．経路の実線は台風，破線は熱帯低気圧と温帯低気圧の期間を示す．”

乗客数[⼈]# of people
in error20

正解値
HalyalHalyalらの⼿法の予測値
E
⼿法Eの予測値

15

10

5

0

17(17:15)

26(22:15)
25(21:15)
24(20:45)
23(20:15)
22(19:45)
21(19:15)
20(18:45)
19(18:15)
18(17:45)
17(17:15)
16(16:45)
15(16:15)
14(15:15)
26(22:15)
13(14:45)
12(13:45)
25(21:15)
11(12:45)
24(20:45)
10(11:45)
9 (10:45)
23(20:15)
8 (10:15)
22(19:45)
7 (09:45)
21(19:15)
6 (09:15)
5 (08:45)
20(18:45)
4 (08:15)
19(18:15)
3 (07:45)
2 (07:15)
18(17:45)
1 (06:45)

16(16:45)

15(16:15)

14(15:15)

13(14:45)

12(13:45)

11(12:45)

10(11:45)

9 (10:45)

8 (10:15)

便番号（時刻）

図 34: 2022 年 9 月 19 日のバス停 4 における乗客数予測の結果

63

halyal_1665537226_predictionD兵庫県神戸市

図 35: 台風 14 号の経路図（文献 [31] より引用）
今回使用した 2021 年 10 月 1 日から 2022 年 9 月 30 日までの期間で兵庫県神戸市に台風が接近した例として，台風 14 号以外に台風 4 号が挙げられる．しかし，
図 36 に示すように，台風 4 号は兵庫県神戸市を通過する前に，7 月 5 日の 5 時から温帯低気圧に変化する兆候を見せ，7 月 5 日の 9 時に九州で温帯低気圧となった（記号の説明は図 35 と同様）．その後，温帯低気圧として兵庫県神戸市を通過した．この日の乗客数データと過去の乗客数データの平均値を図 37 に示す．なお，

2022 年 7 月 5 日はテストデータとしては使用していないため，手法 E や Halyal
らの手法などを用いた予測は実施していない．この日の乗客数は台風 14 号の日と同様に少なくなると考えたが，今回使用したデータの期間で最も乗客数が多い日となった．

64

35

30

25

20

15

10

乗客数in[⼈]# of people
error

兵庫県神戸市

図 36: 台風 4 号の経路図（文献 [31] より引用）

正解値
過去の平均値
45

40

5

0

26(22:15)
25(21:15)
24(20:45)
23(20:15)
22(19:45)
21(19:15)
20(18:45)
19(18:15)
18(17:45)
17(17:15)
16(16:45)
15(16:15)
14(15:15)
13(14:45)
12(13:45)
11(12:45)
10(11:45)
9 (10:45)
8 (10:15)
7 (09:45)
6 (09:15)
5 (08:45)
4 (08:15)
3 (07:45)
2 (07:15)
1 (06:45)

図 37: 2022 年 7 月 5 日のバス停 4 における乗客数予測の結果

25(21:15)

24(20:45)

23(20:15)

22(19:45)

21(19:15)

20(18:45)

19(18:15)

18(17:45)

17(17:15)

16(16:45)

15(16:15)

14(15:15)

13(14:45)

12(13:45)

11(12:45)

10(11:45)

9 (10:45)

8 (10:15)

7 (09:45)

6 (09:15)

5 (08:45)

4 (08:15)

65

26(22:15)

便番号（時刻）結果として，今回使用したデータの中で，台風 14 号が接近した 2022 年 9 月 19
日は乗客数が最少となり，台風 4 号が接近した 2022 年 7 月 5 日は乗客数が最多となった．台風 14 号が接近した日の乗客数が最少となったのは，この日が敬老の日で祝日であったことと，暴風警報が発表されていたことが理由だと考える．祝日は，通勤や通学が目的でバスを利用する人よりも，買い物やレジャーが目的でバスを利用する人が多くなる [33]．しかし，この日は暴風警報が発表されていたことにより，普段よりも買い物やレジャーが目的でバスを利用している人が少なかったと考える．
一方，台風 4 号が接近した日の乗客数が最多となったのは，この日が平日であったことと，兵庫県神戸市に到達する前に温帯低気圧に変化したことが理由だと考える．平日は，通勤や通学が目的でバスを利用する人が多くなる [33]．さらに，
温帯低気圧に変化はしたものの，普段は徒歩や自転車で通勤や通学している人が，バスを利用したと考える．
台風 14 号が接近した 2022 年 9 月 19 日のデータを含む 2022 年 9 月 17 日から

2022 年 9 月 21 日までの 1 時間毎の気圧と平均風速データの遷移を図 38 に示す．
また，台風 4 号が接近した 2022 年 7 月 5 日のデータを含む 2022 年 7 月 3 日から

2022 年 7 月 7 日までの 1 時間毎の気圧と平均風速データの遷移を図 39 に示す．
図 38 を見ると，台風 14 号が兵庫県神戸市に接近した 9 月 19 日は，他の日と比べると極端に気圧が下がっている．平均風速は 17 日や 18 日に比べると，弱くなっている．また，図 39 を見ると，台風 4 号が兵庫県神戸市に接近した 7 月 5 日は，他の日と比べると気圧が下がっている．平均風速は午前中は強いが午後からは弱くなっている．これらの結果より，台風が最も兵庫県神戸市に接近した 9 月 19 日と 7 月 5 日の気圧は他の日よりも下がっている点が共通している．しかし，兵庫
県神戸市を台風として通過した 9 月 19 日は気圧が 985hPa 近くまで下がっており，
温帯低気圧として通過した 9 月 5 日は気圧が 1000hPa となっており，下がり方に大きな違いがある．そのため，台風接近時の乗客数に関するデータが少ないため十分な分析は出来ていないが，気圧データが有効な特徴量になるのではないかと
考える．

66

0

12

12
10

1005

10

8

1000
6

8

995

4

990
985

(hPa)
(m/s)

2

6
09/17
00:00

09/18

平均⾵速 [m/s]

気圧 [hPa]

14

(hPa)
気圧
平均⾵速
(m/s)

1010

09/19

09/20

4

09/21

09/22

0

⽇時
2

図 38: 2022 年 9 月 17 日から 2022 年 9 月 22 日までの 1 時間毎の気圧と平均風速
データ
07/07 00:00

07/08 00:00

0

1015

14

(hPa)
気圧
平均⾵速
(m/s)

1010

12

12
10

1005

10

8

1000
6

8

995

4

990
985

(hPa)
(m/s)

2

6
07/03
00:00

07/04

平均⾵速 [m/s]

気圧 [hPa]

0

1015

07/05

07/06

4

07/07

07/08

0

⽇時
2

図 39: 2022 年 7 月 3 日から 2022 年 7 月 8 日までの 1 時間毎の気圧と平均風速データ
07/07 00:00

07/08 00:00

067

6.4 今後の展望
今後の展望は 3 つある．1 つ目が複数のバス路線で乗客数予測を評価することである．本研究では 1 つのバス路線だけでしか評価できていない．そのため，Multiple-IO と過去の乗客数，便番号，曜日，休日フラグ，降水量，気温，天気データを使用した K-feature-integrated を組み合わせた提案手法が，他のバス路線でも有効であることを示す必要があると考える．

2 つ目が数便先や数日先の乗客数予測を評価することである．本研究では，まずは 1 便先の乗客数を誤差が小さくなるように予測することが重要であると考え，

1 便先の乗客数予測を評価した．しかし，バス利用者に提供する予測結果を考えると，1 便先だけではなく数便先や数日先の乗客数予測の結果が必要となる．そのため，今後は数便先や数日先の乗客数予測を評価する必要があると考える．

3 つ目が今回新たに発見した改善点である，台風の接近がバスの乗客数に影響を与えることに取り組むことである．台風に関するデータを特徴量として考慮することで，乗客数予測の誤差を縮小できると考える．

68

7. おわりに利用者にとってバスを利用するか否かの判断材料となる未来のバスの乗客数を誤差が小さくなるように予測することは，バスサービスの品質向上には必要不可
欠である．特に，乗客が着席できない程混雑している状況では，混雑していない状況と比較して誤差による影響が大きいため，小さな誤差となる予測が求められる．本研究では，バスの乗客数予測の分野で最も小さな誤差で乗客数を予測できる LSTM を用いた手法に存在する 2 つの課題に取り組むことで，予測誤差の改善を目指した．1 つ目の課題は，連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮することである．2 つ目の課題は，過去の乗客数，時間帯，曜日，休日か否か，降水量，気温，天気のデータ全てを使用した予測を実施することである．
本研究では Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせた手法を提案した．

Multiple-IO では連続するバス停間のバス停出発時の乗客数の相関を考慮できるように 1 つの路線に存在するバス停全体で 1 つのモデルを作成する．K-feature-

integrated では先述した全てのデータを同時にモデルへ入力する際に，適切にモデルが学習できるように，前処理として正規化とワンホットエンコーディングを実施する．評価では，兵庫県神戸市で運行されているバスから収集したデータと，気象庁が公開している気象データを使用した．評価した結果，1 つ目の課題に対する Multiple-IO と 2 つ目の課題に対する K-feature-integrated はそれぞれ有効であると示した．特に，Multiple-IO と K-feature-integrated を組み合わせた提案手法では既存手法と比較して，乗客が着席できない程混雑している状況において 1
便先の乗客数予測の平均絶対誤差が 2.109 人少ない 3.602 人まで縮小した．そのため，組み合わせた手法も有効であると示した．今後の展望として，複数のバス
路線で乗客数予測を評価すること，数便先や数日先の乗客数予測を評価すること，
今回新たに発見した台風の接近がバスの乗客数に影響を与える点に取り組むことが挙げられる．

69

謝辞
主指導教員であり，研究の実用性や新規性の観点を中心に研究指導を頂きました本学情報基盤システム学研究室の藤川和利教授に心から感謝いたします．副指導教員であり，研究の方向性について的確なご助言を頂きました本学ユビキタス
コンピューティングシステム研究室の安本慶一教授に心から感謝いたします．副
指導教員であり，実際に研究を進めていく上での様々なサポートを頂きました本
学情報基盤システム学研究室の新井イスマイル准教授に心から感謝いたします．
国内・国際学会へ論文を提出する際には，何度も何度も論文添削にご尽力を頂き，感謝しております．研究についてのご助言やご指導だけではなく，学内システム
やネットワークの運用方法など様々な側面において熱心にご指導頂きました本学
情報基盤システム学研究室の垣内正年助教に心から感謝いたします．実際に研究を進めていく上で様々なサポートを頂きました本学情報基盤システム学研究室の遠藤新助教に心から感謝いたします．国内・国際学会へ論文を提出する際には，文章全体の章構成や文章表現に関する多くのご助言を頂き，感謝しております．
様々な面から研究活動の支援を頂きました本学総合情報基盤センターの辻元理恵
女史に心から感謝いたします．研究活動での様々なご助言を頂きました本学情報基盤システム学研究室の大平氏に心から感謝いたします．ネットワーク機器の扱い方などのご指導を頂きました本学情報基盤システム学研究室の桂氏に心から感謝いたします．研究で使用するデータを提供して頂きましたみなと観光バス株式
会社の皆様に心から感謝いたします．そして，2 年間の博士前期課程を共に過ごした本学情報基盤システム学研究室同期の福田君，松永君，丹羽君，1 年間を共に過ごした本学情報基盤システム学研究室の眞田君，人見君に心から感謝いたします．
最後に，経済面や生活面において多大な支援を頂きました家族に心から感謝い
たします．

70

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Cities and Intelligent Transportation Systems (PerAwareCity), March 2023.
国内会議
山村 竜也, 新井 イスマイル, 遠藤 新, 垣内 正年, 藤川 和利. 同一便と同一バス停における乗客数の変動特性を考慮した LSTM による路線バス乗客数予測. マルチメディア, 分散, 協調とモバイルシンポジウム 2022 論文集,

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