研究課題
本研究では，蓄積された交通ビッグデータに含まれる本質的情報を毀損することなくエコ(効率的)に保管し，交通システムの異常発生時にリアクティブ(即応的)に必要な知識を抽出するための新たな交通データ管理・モデリングの体系を構築する．そのために，交通工学と統計科学の知識を融合し，[1] シンボリックデータ解析の新展開による交通データ要約統計理論の構築;[2] シンボルデータとリアルタイム観測データを用いた即応的な交通マネジメントモデルの構築;[3] 新たな交通データ管理理論の全体枠組の構築と道路交通量・旅行時間変動を対象とした検証，という課題に取り組む．
2: おおむね順調に進展している
当初予定通りにモデルの開発が進展しているため，このように判断した．
新たな交通データ管理・モデリングの全体フレームを構築する．その上で，長期間で収集された道路上の固定感知器データと車両移動軌跡データ(ETC2.0プローブ情報等)を例として，データの効率的な要約化から即応的交通マネジメント(動的な流入制御等)に至るプロセスの検証を行い，構築する体系の有用性や限界点を明らかにする．
当初想定していた調査計画よりも小規模の内容で分析を完結させることができたため．次年度繰越分については，さらなる追加データの収集のために主に用いる計画である．
すべて 2023
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件)
Transportation Research Part A: Policy and Practice
巻: 175 ページ: 103762～103762
10.1016/j.tra.2023.103762
Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management)
巻: 78 ページ: I_1～I_20
10.2208/jscejipm.78.5_i_1
