講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-07 15:55
プローブデータから生成した交通状況予測モデルに基づく所要時間予測 ○芦田優太・西岡 到(NEC) ITS2016-90 |
抄録 |
(和) |
道路交通において,正確な所要時間を出発前に特定できることは一般の道路利用者にとって有用であるとともに,物流などの事業者においても重要となる.しかし,現在普及しているカーナビゲーションなどでは現時刻で観測可能な渋滞状況を主に用いており,未発生の渋滞など将来の状況変化を考慮して所要時間を精度高く計算することは難しい.そこで,本項ではプローブカーデータを用いて各道路の交通状況予測モデルを使って将来の渋滞状況変化を考慮した所要時間の予測手法を提案する. |
(英) |
Trip time prediction is useful for not only private road users but also some business operators, such as logistics providers. Most of present car navigation systems estimate trip time based on present traffic state measured by road side sensors. However, future traffic states which affects an accuracy of trip time prediction need to be considered. In this paper, we propose a trip time prediction method which can take into account future traffic state. In our method, prediction models of traffic states are learned for each road segment from probe car data. These models are used to consider future traffic state of road segment where a vehicle will be during the trip. |
キーワード |
(和) |
プローブデータ / フローティングカーデータ / 渋滞予測 / 機械学習 / / / / |
(英) |
Probe Data / Floating Car Data / Congestion Prediction / Machine Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 502, ITS2016-90, pp. 81-86, 2017年3月. |
資料番号 |
ITS2016-90 |
発行日 |
2017-02-28 (ITS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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ITS2016-90 |