Intrinsic characteristics of the time variation pattern and development of time coefficient estimation model based on the departure time

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K04639
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: Fujita Motohiro 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90229013)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: OD交通量推定 / 観測リンク交通量 / 利用者均衡配分 / 時間変動係数 / 変動抑制 / 発時刻ベース

Outline of Final Research Achievements

In this research, we have developed hourly OD traffic demand prediction model (time coefficient estimation model), which is important for hourly traffic flow prediction methods that can be used for new road construction and expressway toll measures. We divided the prediction of the time coefficient into departure time-based and intermediate route-based, and developed a more reasonable departure time-based predictable model. By considering the characteristics of the time coefficient of the model, we were able to develop the model that appropriately controls the excess fluctuation of the time variation pattern while improving the prediction accuracy of the observed traffic volume.

Free Research Field

交通工学・交通計画学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現在中京都市圏においては高速道路ネットワークが拡充してきており、今後もハード整備の計画や道路料金をピーク時だけ課金する混雑料金施策などの交通渋滞施策が検討されている。このような施策には事前の交通量予測による対策案の効果検証が不可欠となっている。本研究ではこの対策検討に対して精度良く時間帯別に交通量が予測できるモデルを開発したものである。既存のモデルでは精度的に多くの課題が残されていたが、さまざまなモデリングと分析により時間変動係数の過剰変動を制御しつつ精度も改善できるモデルを開発できたことは学術的・社会的意義があるといえる。