Development of Tolal Process for Traffic Simulation

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26630236
• Research Institution: Saitama University
• Principal Investigator: 久保田 尚 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (80205145)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小嶋 文 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (40637998)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: ビッグデータ / 交通シミュレーション / 日変動

Outline of Annual Research Achievements

交通施策の評価等において，交通シミュレーションの利用が普及してきたが，予算や時間の制約から，多くの場合ある１日の調査データのみが用いられている．交通流は常に変動しており，１日のみのデータでは，対象地区の交通状況を十分に評価することができない．そこで本研究では，日変動再現手法の適用可能性を検討するため，埼玉県の大宮駅東口をケースに検討を行ってきた．
平成27年度までの研究では，調査日に発生した渋滞が再現できていないという課題が残っており，最終年度は，渋滞再現ができなかった原因究明を行い，シミュレーション作成方法を明らかにすることを第一に研究を行った．シミュレーションの渋滞再現を行うことでボトルネック再現手法が確立し，交通シミュレーションを用いる今後の研究の再現性向上，既存研究の手法の整合性の確立を目的とした．
日変動再現手法を検討する際に用いた交通シミュレーション「tiss-NET Cloud」において，内部機能，渋滞再現に必要なパラメータやその影響，ボトルネック特性を明確にし，ボトルネックによる渋滞再現に必要な「需要を増加させる方法」や「需要に対する処理機能を低下させる方法」を確立し，ボトルネックの再現可能性を検討した．
本研究ではボトルネック現象の特徴である需要超過時間内に進入できなかった車両やダミー発終点の車両の組み込み等，需要を増加させるという新たな手段を取ってボトルネック再現手法の確立を行った．他の都市部や郊外部にもパラメータの調整を用いてボトルネックが十分に再現可能か，再現不可能な場合はシミュレーションの内部計算の方法を変更する必要がある．