プローブカーデータを用いた旅行時間の短期予測(運転支援)

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概要

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本論文ではプローブカーデータを用いた数十分先までの将来における区間旅行時間を予測処理の方法及び予測精度の評価結果を紹介する。予測方法として、蓄積した過去データとリアルタイムデータを組み合わせた時系列データを用いて、ARモデル(自己回帰)で行う方法を用いた。プローブカーデータは約1500台のタクシーを用いて実施されたインターネットITS実証実験で取得されたデータとした。評価分析については、名古屋の繁華街を通る3つの区間(3.6, 4, 7.6km)での旅行時間情報について予測し、AVI(Automated Vehicle Identification)データを真値(実測値)として予測精度を求めた。評価結果は予測誤差の実測値に対する平均絶対誤差率が十数%であり良好であった。ARモデルを用いる予測方式の有効性が示された。
一般社団法人情報処理学会の論文
2005-11-17

著者

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