運転システム研究室

過去の実績の発遅延や乗車率をもとに、機械学習を用いて列車の遅延を予測する手法を構築しました。

運転見合わせからの再開後のダイヤ乱れ時を対象に、過去の実績の列車混雑や先行列車との時間間隔といった入力データをもとに、機械学習を用いて列車の混雑を予測する手法を開発しました。

日々収集される列車遅延データを分析し、遅延が波及する範囲の大きさや、遅延により目的駅到着が遅れる旅客人数の観点から列車ダイヤを評価し、遅延対策を優先的に実施すべき箇所を抽出する手法を開発しました。

日々収集される運行実績データ、乗車人数データを分析し、輸送障害時の旅客流動を可視化する手法と、運転再開前、および再開後の利用者数を予測する手法を構築しました。

自動改札機データの活用により、広範囲で詳細な情報を把握できるため、ダイヤ改正の方向性、営業施策の検討を適切に進めることができます。

線路上の制限や列車特性をもとに手軽に運転曲線を作成するために開発したシステムです。

新路線の建設や線形改良の変更をする際に必要となる信号機配置（閉そく割り）の検討を支援するシステムです。

列車ダイヤにおける各列車の乗車人数をインタラクティブ（対話的）に推定するシステムを開発しました。ダイヤの変更を実施した場合の全列車全区間の乗車率をその場で確認することができます。

自動改札機等で収集される旅客ＯＤデータと列車ダイヤデータを用いて、そのダイヤで列車を運行した場合の、旅客1人1人の列車の乗継経路、各列車の乗車率、各列車の遅延を推定するシミュレータです。主にダイヤ改正案に対する事前評価、検証に活用します。

地上電力設備・車両・運転操縦の詳細モデルを連成した列車運行電力シミュレータを開発しました。

整列乗車方法の変更等、乗降円滑化施策による効果を評価する目的で、旅客乗降状況を詳細に再現する列車内旅客行動シミュレータを開発しました。

ダイヤは、列車の運行エネルギーと旅客利便性に、大きく関係があります。エネルギーと利便性を両立できるようなダイヤに関する研究開発を行っています。

列車の走行エネルギーは運転方法によって大きく変動するため、省エネとなる効率的な運転操作に関する研究開発を行っています。

事故等で列車ダイヤに乱れが発生したときに正常ダイヤに戻すために列車ダイヤを変更する作業（運転整理）を支援するための研究開発を行っています。

列車ダイヤに対して車両の使用方法を決める車両運用計画の効率化を目的として、自動作成アルゴリズムを開発しました。

運転士と車掌の勤務計画である乗務員運用計画を対象として、要員効率性に着目した自動作成アルゴリズムの研究開発を行っています。

ターミナル駅および車両基地における清掃員の整備作業ダイヤ作成に対して、効率化・省力化のための自動作成アルゴリズムを開発しました。