2021 Fiscal Year Annual Research Report
The development of short term prediction of traffic state considering the real-time observation of traffic
| Project/Area Number |
20H02280
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
佐々木 邦明 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30242837)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菊池 輝 東北工業大学, 工学部, 教授 (00343236)
上石 勲 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 主幹研究員 (60455251)
福田 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70334539)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 行動シミュレーション / 機械学習 / 時系列分析 / 災害時の行動 / 短期予測 / ニューラルネットワーク / データ同化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は行動シミュレーションを，実際の人流等の観測データに融合することで，リアルタイムの観測が可能な場合の非定常時の行動現況を再現し，さらにそれを用いて精度の高い予測を行うことが目標である．また，そのシミュレーション結果を用いて，災害によるインフラダメージ状態を推定することである．今年度は昨年度に引き続き，機械学習を用いた災害時の人口流動の再現性の検証や，行動マイクロシミュレーションを災害時の行動再現に用いるための検証を行った．昨年に引き続いて，リアルタイムで進行するコロナ禍という災害に対して，本研究のアプローチを実践し，日々の人々の流動を明らかにすることで，どのような行動変化があったのかを明らかにした．
交通量の変動分析では，高速道路での県間移動の変化を物流や観光・業務などの変化に分解する機械学習的なアプローチでを用いて，多次元データの要因分解を進めた．それよりどのような状況が起きているのかを明らかにする研究を実施した．さらにはLSTMを用いて，長期の時系列データの分析についての検討を行った．
行動モデルによる災害時の行動再現は，一自治体を対象として，過去の台風災害によって道路の寸断，鉄道の運休，停電など複合災害があったことに着目し，当日の停電エリアの推計手法を開発した．また，コロナ禍での行動変化の推計については，範囲を拡大し，首都圏全域を対象としたシミュレーションを実施し，ビッグデータとの融合により実用的な設備と時間の中で日々の変動を推計することに成功した．
これらの成果は学会等で発表を行った．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
昨年，現実に起こったコロナ禍を災害ととらえて，本研究で提案する行動シミュレーションとデータ同化による行動変化の推計を，急遽実施したが，本年度はその技術的な手法をほとんど完成の域に持っていくことに成功した．首都圏3000万人の行動再現により，リモートワークや失業的な現象などを，期待されるような分布に示すことができた．
その技術の上に，気象災害や停電などの減少にもアプローチをおこない，時系列変化を機械学習的なアプローチによって再現する方法も研究成果としてまとめることができた．
|
| Strategy for Future Research Activity |
コロナ禍を災害ととらえた行動再現の完成と，各種機械学習研究との融合・活用方策を明らかにして，その適用可能性を示す．
また，気象災害をベースとして，狭域の災害時の行動を再現した研究は，道路ネットワークまで再現することを目指している．
気象災害として，雪害についても昨年の研究を発展させ，道路通行状態の再現をはかる
|
