冬季道路の線的路面管理システムの構築

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26350490
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: 堀井 雅史 日本大学, 工学部, 教授 (00165581)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 冬季道路管理 / 路面凍結予測システム / ニューラルネットワーク / 交通工学

Outline of Annual Research Achievements

1)資料収集およびデータベースの作成：冬季道路の線的路面管理を支援する路面凍結予測モデルを構築するために，研究対象地域である福島県国道49号，国道13号における気象観測データ，交通流観測データ，凍結防止剤散布実績データ，気象庁GPVデータを収集し，データベースを作成した．さらに，対象路線として磐越自動車道を追加し，一般国道，高速道路における路面状態予測モデルの構築のためのデータベース作成を行った．
2)線的路面温度予測モデルの作成：対象路線を広範囲にカバーできる線的路面管理システムを構築する前に，まず線的路面温度予測モデルの構築をニューラルネットワークと判別分析を用いて試みた．これは，現在までのデータより，凍結防止剤散布が完了する3時間後の路面温度を予測するものであり，入力変数，中間ユニット数を変化させ，学習時の再現性能，予測時の予測性能を有するモデルを決定する．検討の結果，国道49号と磐越自動車道の線的な路面温度予測はある程度可能である結果を得た．
3)路面上水分検知モデルの作成：路面凍結は路面上の水分が凍結することにより発生することより，3時間後の路面上水分検知モデルついて判別分析，ニューラルネットワークを用いて検討を行った．その結果，国道49号についてはある程度の精度で水分検知が可能であることが示されたが，さらなる精度向上が必要でする．また磐越自動車道についても同様であった．次年度以降予測モデルの精度向上を目指す必要がある．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

データベース作成は順調に進んでおり，路面温度予測については，一般国道，高速道路とも線的予測がある程度可能であることを確認している．

Strategy for Future Research Activity

今後は路面上水分検知モデルの精度向上と両者を合わせた路面凍結予測モデル作成へと進む予定である．

Causes of Carryover

年度末に出張を予定していたが，処理が間に合わず，次年度に繰り越した．

Expenditure Plan for Carryover Budget

旅費として使用する予定である．