研究課題/領域番号 |
23K28077
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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研究機関 | 東京都市大学 |
研究代表者 |
塩本 公平 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (00535750)
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研究分担者 |
神野 健哉 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (50286762)
大歳 達也 大阪大学, 大学院経済学研究科, 助教 (60804458)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)
2025年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2024年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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キーワード | トラフィック予測 / 機械学習 / トピックモデル / トラフィック計測 / 人流分析 |
研究開始時の研究の概要 |
B5G/6Gではサイバーフィジカルシステム(CPS)の実現により産業の発展・創造や都市・交通問題などの社会課題の解決を目指している.人流や交通流などの移動体を含めさまざまなモノが通信を行うCPSでは,通信トラフィック需要は時空間で複雑に変化するため,従来の予測技術では対応が困難である.そこで,本研究課題では,人口の時空間変動をモデル化し,人口と通信トラフィックの関係をモデル化して予測する方法に取り組む.トピックモデルと時空間深層学習モデルを応用して,トラフィック需要とその変化の背後にあるメカニズムをモデル化し,通信トラフィック需要を予測する方法を研究する.
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