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本研究における研究実績を以下に示す。
(1)ニューラルネット駆動型ファジィ推論による渋滞所要時間推定
渋滞領域の通過に要する所要時間をドライバーが情報板を視認する時刻と、実際に渋滞を通過する時刻との時間のずれを考慮し、かつ、他の様々な要因を加味してファジィ推論による渋滞所要時間推定モデルを構築した。すなわち、その所要時間推定における要因は、情報板から渋滞区間までの交通量、渋滞原因(自然渋滞か事故渋滞か)、車両検知器による現在所要時間などによって表された。本モデルは、ニューラルネット駆動型ファジィ推論によってリアルタイムに精度の良い情報を提供できることが分かった。。
(2)高速道路と一般道路との選択挙動のモデル化
より精度のよい渋滞所要時間推定を行うためには、渋滞情報を視認したドライバーが次のインターチェンジで降りるかそのまま行くかなどの挙動をも予測しておく必要がある。この問題は、結局、一般道路と高速道路との経路選択行動とも言うことができるが、本研究ではここでも新たにアンケートを実施して、この選択挙動を説明できるモデルを構築し、その実用性を確認できた。
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