| 研究課題/領域番号 |
06650579
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
中辻 隆 北海道大学, 工学部, 助教授 (60123949)
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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)
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| キーワード | 交通流シミュレーション / マクロモデル / ハイブリッドモデル / カルマンフィルター / ニューラルネットワークモデル / 人工知能モデル |
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| 研究概要 |
1)マイクロ交通流モデルによって推定された交通状態をカルマンフィルタを用いて補正する手法において、状態方程式と観測方程式をニューラルネットワークモデルで記述するアルゴリズムの開発行った。ニューラルモデルの導入によって非線形カルマンフィルタの係数行列の導出が容易になることを示した。首都高速道路のデータを用いた数値解析を行い従来のモデルより精度の改善されることを確認した。
2)交差点の流入量と流出量の関係を記述するニューラルネットワックを新たに作成し、主要交差点の左右折率を計測交通量から推定する手法の確立を行った。具体的には、入口リンクの交通量を入力データとしてシミュレーションを行い、交差点の右左折率を出口リンクの交通量データに基づいて推定するアルゴリズムを作成した。一般街路においては路側からの流入・流出の影響が小さい場合には妥当な結果が得られた。
3)元々高速道路交通用に開発されたDynemoモデル(マクロ交通流モデルとミクロ交通流モデルを混合したハイブリットモデル)を一般街路交通への適用を図った。この際、速度のモデル表現に改良を行った。また、モデルのパラメータの影響が大きいことから、それらの値を計測感知器データから推定する手法の確立を図った。
4)信号の青時間等の信号制御値を最適化するために、遺伝的アルゴリズムの導入を行い、従来の解析法と演算時間や最適値求解性に関して比較を行った。青時間においてはほぼ妥当な最適解が得られたが、オフセットにおいては、従来法と若干の差異があった。
入力データの作成を容易にするため、パソコンのWindows画面上においてマウスを主体として入力データを作成するシステムの作成を行った。また、出力結果の理解を容易にするためアニメーションルーチンの開発を行った。
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