建物分布の変化を考慮したGPT-2を用いた人流予測のための一検討

近年，Transformerなどの自然言語処理分野で発達した深層学習技術を，都市内における人流の予測に活用する動きが始まっている．しかし，既存の手法は建物などの環境の状態は変化しないとの前提に基づくものであり，例えば大規模開発後の交通量予測に応用することが困難であった．本研究は，建物分布の変化に応じた将来の人流を予測するために，GPT-2と建物分布系列の予測器を組み合わせた上で，人流を予測する方式を提案する．本稿では，個々の予測器の性質を分析した上で，2者を組み合わせた提案法を評価した．