上・下流の交通量および速度を考慮したニューラルネットワークによる交通量予測

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概要

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首都圏道路網の交通状況は、年々悪化の一途をたどっている。しかし、未来の道路状況を事前の交通流データより予測しうるならば、迂回路をドライバに指示したり、最適信号制御を行ったりすることにより、渋滞を回避することが可能となる。また、目的地までの旅行時間を予めドライバに知らせることも出来る。従来、予測の手法として、(1)多項式の当てはめ、(2)上流の交通量からの推定(上流で測った交通量が走行時間だけ遅れて現れると考える方式)、(3)交通現象の周期性の利用(曜日や時刻の関数として、過去のデータから統計的に求めておく方式)等、様々な方式が提案されてきた。本稿では、時間的、空間的な種々の予測因子を統合した処理及び統計的な処理を行うことが出来ると考えられるニューラルネットワークを用いて、道路に設置されている車両感知器より得られる交通量及び速度データをもとに、未来の交通量を予測する手法を述べる。
1993-03-01

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