予測精度レポート
当サイトの混雑予想アルゴリズムの的中実績を、統計データとともに公開しています。
予測手法について
TDR+の混雑予想は、以下のデータソースを組み合わせた独自の統計モデルにより算出しています。アルゴリズムの詳細は非公開ですが、予測精度は全て公開し、透明性を確保しています。
- ダイナミックプライシング変動 — ディズニー公式チケット価格の変動パターン
- 過去の入園実績 — 蓄積された待ち時間データから逆算した入園者数推定
- 曜日・祝日パターン — 曜日ごとの傾向、連休・祝日の影響を数値化
- イベント開催情報 — 季節イベント・新アトラクション開業の混雑影響
- 天候データ — 降水確率と気温による入園意欲の変動
データを読み込み中...
※ 実測値は、パーク営業時間中に15分間隔で取得した主要アトラクション（各パーク10施設）の待ち時間データから、加重中央値を用いて混雑レベルを逆算しています。
※ 予測と実測の差が±1段階以内を「的中」と判定しています。