| 研究課題/領域番号 |
26630233
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
井上 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60401303)
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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 | 渋滞の時空間形態 / 車両感知器データ / データマイニング / 頻出パターンマイニング |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，車両感知器データを用い，都市で日常的に発生する渋滞の発生・拡大から解消に至る過程を分析する方法として頻出パターンマイニングに着目し，時間的・空間的に連続な渋滞の変遷を効率的に抽出できるアルゴリズムを構築した．
本研究では，異なる日に，同じ時間帯に同じ道路リンクに渋滞が発生する状態を渋滞形態として抽出することを目指す．既存手法の単純な適用では，空間的・時間的に不連続な渋滞形態が数多く抽出され，分析時間の増大を招き，分析の実行可能性の障害となる．そこで，本研究課題では，既存アルゴリズムの中で最も効率的なものの一つであるFP-Growthアルゴリズムを改良し，空間的・時間的に連続な渋滞形態だけを探索する効率的なアルゴリズムを構築した．
また，渋滞観測データには，ある時間帯に常に渋滞する接続する道路リンクの組み合わせや，ある道路リンクが常に渋滞する時間帯など，非常に高い割合で観察される形態が多く存在する．既存アルゴリズムは，分析過程で頻度が多く発生する形態のすべての部分集合を列挙するが，ある形態の部分集合の数は形態を構成するリンク数や継続時間帯数に対して指数関数的に増加するため，分析の実行可能性が大幅に低下する．そこで渋滞データの特徴である互いに同時に出現する割合が高い共出現集合を，分析手法適用前に集約・記号化する対応を加え，分析手法の実行可能性を向上させた．
提案手法を，沖縄本島南部の感知器データに対して適用し，曜日や天気・時間帯などの分析条件の異なる渋滞形態抽出結果の比較から，渋滞の時空間的様相の違いを把握できることを確認した．また，那覇市周辺で発生する典型的な渋滞について，大規模な2箇所の渋滞は直接互いに影響を与えることなく渋滞が発生していることを確認した．
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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
車両感知器データを利用し，都市内で発生する渋滞延伸の時空間形態を分析する手法として，頻出パターンマイニングを拡張したアルゴリズムを開発し，沖縄本島南部のデータを用いた適用可能性の検討を行い，良好な結果が得られている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後，他都市で観測された車両感知器データに対して提案手法を適用し，渋滞分析への適用可能性を再確認すると同時に，各都市に特有の渋滞発生形態を抽出し，都市間比較分析を行う計画をしている．
また，提案手法で得られる分析結果を可視化するツールを整備し，曜日や気象条件など様々な交通条件に対する分析結果を容易に比較・分析できるシステム環境を整備する計画である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
分析結果の可視化システム開発用機器の調達を当初計画では本年度に予定していたが，その執行を次年度に繰り越したため，物品費などを中心に未使用額がでている．
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| 次年度使用額の使用計画 |
可視化システム用の物品の調達はすでに計画済みである．また，最終年度の成果報告に向けて国際会議発表を予定している．
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