研究課題/領域番号 |
04650473
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
加来 照俊 北海道大学, 工学部, 教授 (40001135)
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研究分担者 |
藤原 隆 北海道大学, 工学部, 助手 (50109493)
萩原 亨 北海道大学, 工学部, 助教授 (60172839)
中辻 隆 北海道大学, 工学部, 助教授 (60123949)
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キーワード | 交通制御システム / 街路交通 / ニューラルネットワークモデル / 遺伝的アルゴリズム / コホーネンフィーチュアマップ / 人工知能 |
研究概要 |
1)交通流シミュレーションモデルの改良 これまで交通量をベースとしたシミュレーションモデルによって学習信号の作成を行ってきたが、密度と速度を基本変量とした2つのモデルの作成した。1つがいわゆるPayneが高速道路用に提案したマクロ型モデルを街路交通に応用したものであり、渋滞領域での適用性が改善されるとともに大規模なネットワークへの展開が可能となった。他の1つがWiedermanが高速道路用に提案したDYNEMOモデルを同じく街路交通に適用したものである。このモデルはミクロモデルとマクロモデルを混合したモデルであり、先のマクロモデルの特徴の他に個々の車のアニメーション表現が可能であるという特色も有している。 2)最適化技法の改良学習過程においては、学習効率の向上を図るため、Kohonen Feature Map手法を用いて交通状況クラス分けを行い、各クラスごとにニューラルネットワークを構築した。また、最適過程においては、ローカルミニマムへの収束を避けるために、確率的な手法であるコーシマシンと確定的な手法である最急勾配法を組み合わせて手法と遺伝的アルゴリズム2つの人工知能手法の適用を図った。 3)交通状況の判別とインシデントの検出交通流率Q、密度K、速度Vの関係をニューラルネットワークモデルによって表現することを試み、その結果を従来の回帰分析によるものと比較した。しかしながら、その交通変量間の特性の時間的変化から交通状況の判別とインシデントの検出を試みたが充分な成果が得られず今後の課題として残された。
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