1. 研究の背景
- 3年間続いている研究の引き継ぎ（私達で4年目）
- 今までとは違う新しい方法で予測をする
- 共同研究者：鈴木悠雅/18、吉田巧/40
2. 仮説とねらい
バス一台につき一つのスマートフォンをのせて位置情報を取得すればより高精度でリアルタイムの予測ができると考えた。そこで、５０番の路線の浜工前から浜松駅間での予測を実験的に行う。
3. 研究内容
- バス停の位置情報
遠州鉄道から頂いたバス停の位置情報は上りと下りのバス停の中心の座標だったため、より正確な位置をデータベースに格納するためにバス停の位置を上りと下りで分けて取得。
＜写真＞ バス停の位置を取得してデータベースに格納するウェブサイト
- バスの一瞬の情報を取得
バスの位置情報（緯度経度）、日付、時間、移動距離、速度を５秒置きに取得し、データベースに格納。そしてweb上で位置情報を地図（画像）にプロット。バスの進み具合がわかる。
移動距離と5秒という情報から速度を計算出来るので、取得した速度と比較しすることで精度を高めることに繋るのではないかと考えている。 - 各バス停間の所要時間を求め、蓄積
arrv_time：到着時刻
req_time ：所要時間
dprt_stop：出発バス停
arrv_stop：到着バス停
- 実際の予測方法
所要時間を蓄積し、各バス停間で平均を予測の元にする。
曜日、天気などで、平均を求めるデータを選択することでより高精度な予測をする。
速度を取得もしくは計算できるので、各バス停間の距離がわかれば、単に距離と速度から時間を予測できる（この予測値を使うかは検討中）。
4. 技術的知識
web上で動作するプログラミング言語
・JavaScript 位置情報を取得するために使用。速度、位置精度も取得可能。
・PHP データベースからのデータ取得、格納をするために使用
データベース（関係テータベース）
マウスで直感的に操作できるphpmyadminを使用
5. これからの取り組み
蓄積したデータをもとに秒単位の予測を目指す。
また、利用者が使いやすいUIを考える。
6. まとめ
予測に必要な土台ができた。