1993 Fiscal Year Annual Research Report
都市内街路における交通制御システムの高度化に関する研究
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04650473
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
加来 照俊 北海道大学, 工学部, 教授 (40001135)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤原 隆 北海道大学, 工学部, 助手 (50109493)
萩原 亨 北海道大学, 工学部, 助教授 (60172839)
中辻 隆 北海道大学, 工学部, 助教授 (60123949)
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| Keywords | 交通制御システム / 街路交通 / ニューラルネットワークモデル / 遺伝的アルゴリズム / コホーネンフィーチュアマップ / 人工知能 |
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| Research Abstract |
1)交通流シミュレーションモデルの改良
これまで交通量をベースとしたシミュレーションモデルによって学習信号の作成を行ってきたが、密度と速度を基本変量とした2つのモデルの作成した。1つがいわゆるPayneが高速道路用に提案したマクロ型モデルを街路交通に応用したものであり、渋滞領域での適用性が改善されるとともに大規模なネットワークへの展開が可能となった。他の1つがWiedermanが高速道路用に提案したDYNEMOモデルを同じく街路交通に適用したものである。このモデルはミクロモデルとマクロモデルを混合したモデルであり、先のマクロモデルの特徴の他に個々の車のアニメーション表現が可能であるという特色も有している。
2)最適化技法の改良学習過程においては、学習効率の向上を図るため、Kohonen Feature Map手法を用いて交通状況クラス分けを行い、各クラスごとにニューラルネットワークを構築した。また、最適過程においては、ローカルミニマムへの収束を避けるために、確率的な手法であるコーシマシンと確定的な手法である最急勾配法を組み合わせて手法と遺伝的アルゴリズム2つの人工知能手法の適用を図った。
3)交通状況の判別とインシデントの検出交通流率Q、密度K、速度Vの関係をニューラルネットワークモデルによって表現することを試み、その結果を従来の回帰分析によるものと比較した。しかしながら、その交通変量間の特性の時間的変化から交通状況の判別とインシデントの検出を試みたが充分な成果が得られず今後の課題として残された。
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[Publications] Takashi Nakatsuji: "Development of a Self-Organizing Traffic Control System Using Neural Network Model" Microcomputer Applications in Transportation(ASCE). 4. 332-343 (1993)
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[Publications] Takashi Nakatsuji: "Artificial Intelligence Approach for Optimizing Traffic Signal Timing on Urban Network" Proc.International Conference on Vehicle Navigation & Information Systems. (未定)(1994.03受理). (1994)
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[Publications] 中辻隆: "車両感知器データを直接利用したマクロ交通流シミュレーションの交通状態業の推定精度に関して" 土木計画学研究講演集. 16. 115-120 (1993)
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[Publications] 渋谷秀悦: "高速道路網交通流シミュレーションモデルの市街交通網への適用に関する研究" 土木学会北海道支部論文報告集. 50. 806-809 (1994)
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[Publications] Pourmoallem Nasser: "Estimation of Traffic Situation and Incident detection on Freeway Network by Filtering Techniques" 土木学会北海道支部論文報告集. 50. 810-815 (1994)
