| 研究概要 |
本研究では,首都高速道路において発生する交通事故を起因とする交通渋滞流を,リアルタイムで検知するための交通現象診断モデルの構築を,ベイジアンネットワークを適用することにより試みた.具体的には,首都高速道路4号上りの代々木入口付近の交通状況の発生確率を過去の車両感知器データを学習することにより推定し,検知対象期間における車両感知器データを用いて,交通事故状態の検知を試みたものである.その結果,約40%程度の検知率であることを確認し,検知する現象の定義が異なるため直接的な比較は困難であるが,既存研究との検知率と同等の精度であること確認をし,今後のモデルの精度向上のための課題を整理した.また,交通状況検知対象区間の拡大をし,高速道路ネットワーク全体における交通状況を加味したモデルの構築が求められる.
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