信息处理装置、程序和信息处理方法制造方法及图纸

信息处理装置(110)具有：数据收集部(112)，其从多个传感器(101)收集传感器数据；判定数据生成部(131)，其生成判定批数据，该判定批数据包含已学习数据和与该传感器数据对应的未学习数据，该已学习数据是为了进行用于根据传感器数据进行预测的学习模型的学习而已经使用的学习数据；以及再次学习判定部(132)，其针对已学习数据和未学习数据，使用对预测的结果造成影响的协变量计算倾向得分，由此进行将已学习数据和未学习数据分配给多个层的分层，根据该分层的结果，使用重要层的出现频度和重要数据的出现频度判断是否进行学习模型的再次学习。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及信息处理装置、程序和信息处理方法。

技术介绍

1、近年来，使用机器学习中的学习模型来进行各种预测。

2、例如，为了进行电车或巴士等公共交通工具的需求预测，研究了基于统计学方法的交通需求预测技术，将其应用于车站的交通拥挤缓解和电车或巴士等车辆运行能力的调整。

3、作为现有技术，公开了能够根据动态更新的适当的人流预测模型来预测将来的人流数据的交通需求预测装置(例如参照专利文献1)。这里的人流数据是单位时间内通过某个设施的人数。

4、现有技术文献

5、专利文献

6、专利文献1：日本特开2019-040475号公报

技术实现思路

1、专利技术要解决的课题

2、在现有的交通需求预测装置中，使用基于多元回归模型的人流预测模型这样的学习模型来预测新的人流数据，使用其平均预测精度来判断是否进行学习模型的参数的再次学习。

3、因此，即使是重要数据，也无法考虑以极端天气或运行事故为代表的出现频度低的场面即稀有场景等的数据。因此，成为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种信息处理装置，其特征在于，该信息处理装置具有：

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，

3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其特征在于，

4.根据权利要求1～3中的任意一项所述的信息处理装置，其特征在于，

5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的信息处理装置，其特征在于，

6.根据权利要求1～5中的任意一项所述的信息处理装置，其特征在于，

7.一种程序，其特征在于，该程序使计算机作为以下部分发挥功能：

8.一种信息处理方法，其特征在于，

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种信息处理装置，其特征在于，该信息处理装置具有：

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，

3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其特征在于，

4.根据权利要求1～3中的任意一项所述的信息处理装置，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：刘继康，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：