講演情報
[70]リアルタイム観測データを活用した短期の交通状況予測に関する研究－災害時のリアルタイム状態推定に向けて
○小林 慎太郎1、佐々木 邦明2 (1. NTTドコモ、2. 早稲田大学)
キーワード：
交通シミュレーション、交通流予測、プローブデータ、モバイル空間統計
近年，自然災害の激甚化により各地で甚大な被害が生じており，被害軽減のために災害時の交通状況を正確に予測することが求められている．しかし，災害時の交通流予測は不確実性が高く困難である．そこで，本研究では，リアルタイム観測データを活用したシナリオベースの短期予測手法の開発を目的とする．具体的には，シミュレーションの計算負荷に対応するため，大量のシナリオを生成するサロゲートモデルを構築した．その上で，リアルタイムデータと事前のリスク情報に基づいて最適なシナリオを選択し，交通状況を推定した．検証の結果，本フレームワークによる迅速な状況把握への適用可能性が示された一方，予測精度に関する課題も明らかになった．本手法は，災害時の効率的な道路管理に貢献するものである．