[3M2-GS-10u] AI応用：科学データ解析と数理モデリング

12:00 〜 12:15

[3M2-GS-10u-05] 過去自由流交通量の学習に基づく渋滞時の観測制約下における交通需要推定手法

〇吉田 航輝¹、岡野 謙悟¹、越川 博昭¹ (1. 沖電気工業株式会社)

キーワード：

交通量予測、プローブデータ

渋滞予測の高精度化のためには交通需要の正確な把握が不可欠である。一般に、交通需要を示す指標は車両検知器で計測した交通量を用い、自由流は需要と交通量が一致する。しかし、渋滞により渋滞下流側の通過台数が制限されると需要と交通量が一致しない。そのため、プローブデータで求めた時空間速度と交通工学における交通速度と交通密度の積から交通量を求める関係式から推定する手法がある。しかし、自由流時の時空間速度には大きな分散があり、わずかな速度変化が推定結果に大きな誤差を発生させる。そこで、本研究は過去の自由流交通量を学習して渋滞流・混雑流時における交通量を推定する手法を提案する。評価の結果、交通工学の関係式より提案手法が実計測に近いことが示された。