| 研究課題/領域番号 |
26350490
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
堀井 雅史 日本大学, 工学部, 教授 (00165581)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 冬季道路管理 / 路面凍結予測システム / ニューラルネットワーク / 交通工学 |
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| 研究実績の概要 |
1)線的路面温度予測モデルの構築：福島県内の国道49号，磐越自動車道の線的路面凍結あるいは路面状態予測を行うために，まずニューラルネットワークを用いた路面温度予測モデルの作成を行った．その結果，まず国道49号，磐越自動車道の各地点での路面温度の予測は可能であることを再度確認した．さらに得られた学習モデルを用いて路線上の他地点の予測を試みたところ，高い精度を有していることを確認し，一般国道および高速道路における線的路面温度予測は可能であることを示した．
2)線的路面上水分検知モデルの構築：国道49号，磐越自動車道の路線上の路面上水分検知モデルの作成を行った．このために，まず路面上水分有無に関連する変数を選定するために，変数選択式判別分析を実施した．その結果を用いて判別分析，ニューラルネットワークによる水分検知モデルを作成し，各地点の状態を再現できるかの確認を行った．さらにその予測モデルを用いて路線上の他地点の路面上水分を検知できるかの検討を行った．その結果，両路線ともある程度の精度で予測可能であること確認した．
3)線的路面凍結，路面状態予測モデルの構築：両者の結果を総合し，路線上の路面凍結，路面状態予測を可能にするモデルの構築を試みた．その結果，ある程度の予測精度は確認できたが，線的路面管理システムを構築するためには，さらなる予測精度の向上が必要である．これについては最終年度の課題である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
線的路面温度予測は一般道，高速道路ともに可能であることを確認した．路面上水分検知もある程度予測可能であることを確認している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は線的路面凍結，路面状態予測モデルの構築を行い，効率的な冬季路面管理を支援するシステムの構築を目指したい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度も継続のため，次年度に有効活用するため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
論文投稿費用等に使用する．
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