感知器データに基づくリンク交通量の推定と短期予測

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概要

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• This paper describes an application of time-series model and Kalman filter theory to estimation and short-term prediction of traffic volume on specified link in the road network. First, AR modle, ARMA model and ARIMA model are applied to the estimation of link traffic volume based on traffic data collected from vehicle detectors. Second, time-series models and Kalman filter theory are applied to the prediction of link traffic volume. Effectiveness is examined and compared by evaluation estimation errors and prediction errors.

• 山口大学の論文

著者

• 呉 毅

  大学院博士前期課程知能情報システム工学

• 久井 守

  知能情報システム工学科

• 佐藤 通夫

  千葉県庁

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