11/6(月)に第2回学生ゼミが開催されました。
第2回ではM2の片山さんとB4の嶋野さんから研究の進捗報告をしていただきました。
片山さんの研究テーマは「物理モデルに基づく深層学習によるネットワークの交通状態推定」で、交通流理論に基づく物理モデルをニューラルネットワークに組み込むことで、必要な学習データ量を削減して希薄な事象の交通状態推定・予測手法の開発と検証を試みるものです。発表を受けて、リニューアル工事を検証対象とするということは、交通理論に加えて人間の行動心理も道路状況に影響しうるのはないかという意見がでました。そうした交通理論以外の他の因子の影響も受ける交通状態の推定・予測の精度をどんなモデルで、どこまで高められるの、非常に気になります。
嶋野さんの研究テーマは「日本風景論』における 名山の統計的形状解析 」で、地形に着目して、志賀重昂が名山に選定した火山の定量的解析を試みるものです。ゼミではいくつかの手法を試して最適な山の範囲の決め方を見つけるまでの過程を発表いただきました。自然の地形を定量的に扱うことの困難さをどのように乗り越え、どんな結果が得られるのか、今後の発表が楽しみです。
次回は11/13(月)です。発表者はB4の坂番の予定です。
Mr. Katayama’s research theme is “Estimation of Traffic Conditions using Deep Learning based on a Physical Model.” His work involves incorporating a physical model based on traffic flow theory into a neural network. This aims to reduce the required amount of training data and develop and validate a method for estimating and predicting traffic conditions for sparse events. Following the presentation, there was a suggestion that considering renovation projects as a validation subject could explore the influence of human behavioral psychology on road conditions, in addition to traffic theory.
Mr. Shimano’s research theme is “Statistical Shape Analysis of Famous Mountains in ‘Japanese Landscape Theory.'” Focusing on topography, he attempts a quantitative analysis of volcanoes selected as famous mountains by Shigetaka Shiga. During the seminar, he presented the process of trying various methods to find the optimal way to determine the range of mountains. The difficulty of quantitatively dealing with natural terrain and overcoming it, as well as the anticipated results, make the upcoming presentations intriguing.
投稿者 坂番