2022 Fiscal Year Final Research Report
The development of short term prediction of traffic state considering the real-time observation of traffic
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20H02280
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 災害時マネジメント / 行動シミュレーション / ビッグデータ / データ同化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
This study utilizes real-time observation data, which has become available in recent years, and assimilates behavior of people in the event of a disaster to the distribution of the data, thereby correcting the behavior simulation. The system also offers the materials for an appropriate countermeasure and makes disaster detection possible by LSTM.
In particular, the following disasters were targeted. For the corona virus infection, we constructed a system to reproduce railroad traffic congestion and other problems by reproducing the behavior of the entire Tokyo metropolitan area under a state of emergency declaration. For the typhoon disaster, we constructed an integrated system to reproduce changes in behavior and road traffic.
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| Free Research Field |
都市計画・交通工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の意義は，災害時にリアルタイムデータを活用した精度の高いシミュレーションを行い，今後の予測や適切な施策検討を行うための仕組みを作ったことと，それを実装することによる社会システムの高度化である．この社会的な意義としては，都市システムの強靭化に貢献するとともに，災害による被害を抑えることである．学術的には様々なビッグデータが整備される中で，それらを都市マネジメントにおいて有効に利用する方法の開発である．
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