ウェーブレット変換を用いた旅行時間時系列の予測

摘要

A wavelet-based approach for travel time prediction is introduced.lt is based on a multiple resolution decomposition of the signal, using the maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) which has the advantage of being shift-invariant. A purpose of this paper is to make route guidance in car navigation more accurate.%リアルタイムのデータを用いて未来の旅行時間を予測すると，カーナビの経路案内をより適切に行える.ここで旅行時間とは，出発地から目的地に移動するのに要する時間のことである.これまで旅行時間予測の手法として，ARモデルを使用するものや，旅行時間の一日の典型パターンを拡大・縮小し，平行移動するという手法が考えられている.本研究では，時系列をウェーブレット変換し，その後にARモデルを使用する予測法について，従来の手法と予測誤差を比較する.