ニューラルネットワークを用いた交通量予測

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概要

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首都圏道路網の交通渋滞は、増加の一途をたどっているが、ドライバの通るべき道路状況が、事前に予測し得るならば、迂回路をとるなどして渋滞を避けることが、可能と考えれらる。本稿では、道路に設置されている車両感知器からの交通量をニューラルネットワークによって学習させ、事前の交通量から未来の交通量を予測するシステムについて検討を行った結果について述べる。このように求められた交通量は、旅行時間を予測するのに有利に利用される。
1992-02-24

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