都市内の一般道路で発生する交通渋滞は、天候・曜日・時刻等で異なる交通需要や、信号制御の影響等により複雑な様相を示す。そのため、渋滞の発生場所や時刻、その延伸・縮小過程、継続時間などで表される渋滞発生状況を定量的に把握することは難しい。 本研究は、大量のデータから典型的なパターンを抽出する頻出データマイニングを拡張した手法を構築し、那覇市周辺で長期間観測された車両感知器データから、渋滞領域が時空間上で変化する過程の抽出と可視化を行った。曜日や降雨の有無によって異なる渋滞波及過程の分析を通して、都市内の渋滞発生状況把握における車両感知器データのマイニングに基づく分析手法の有用性を確認した。
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