| 講演名 | 2022-01-12 プロセスマイニングを応用した大容量交通流のMesoscopicモデル化手法 上原 健嗣(北陸先端大), 平石 邦彦(北陸先端大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 計算機性能の向上やカメラ・GNSS等のセンサー技術の普及に伴い，高精度かつ高頻度な交通流データが容易に利用できるようになった．交通流データをモデル化することで，様々な用途に利用可能であるが，これらデータを取り扱うには巨大なストレージと大規模な計算能力が必要となる．そこで，連続値を統計情報に置き換えて離散化し，データサイズを減少させつつ，ボトルネックや滞留の特定が可能なレベルにネットワークの骨組みを残したMesoscopicモデルに着目する．本稿では，プロセスマイニング技術を応用することでモデリングプロセスを定型化し，効率的にMesoscopicモデルを作成する手法を提案する．さらに，空港面交通流データを例として実際にモデルを作成し，プロセスマイニング技術が交通流のモデル化に大いに有用であり，解析者の目的の達成に耐えうる精度を持ったモデルが作成可能であることを示す． |
| 抄録(英) | With the improvement of computing power and the widespread use of sensor technologies such as cameras and GNSS, highly accurate and frequent large-volume traffic flow data has become readily available. Modeling using these traffic flow data can be used for various purposes but handling large-volume traffic flow data requires computing power and a great deal of work to create statistical data for modeling. To acquire the characteristics of the traffic flow, it is useful to discretize them to some extent. Therefore, we consider a Mesoscopic model that replaces continuous values with statistical information to discretize the data in order to reduce the size of the data, while retaining the framework of the network at a level that allows for bottleneck verification and identification of stagnation. In this paper, we propose an efficient model creation method designed to stylize the modeling process to reduce the workload by applying Process Mining techniques. Furthermore, using airport traffic flow data as an example, we create an actual model and show that Process Mining techniques are quite useful in supporting modeling traffic flows and that the model created by this technology is accurate enough to achieve the analyst's objectives. |
| キーワード(和) | 交通流データ / Mesoscopicモデル / プロセスマイニング / 空港面交通 |
| キーワード(英) | Traffic flow data / Mesoscopic model / Process mining / Airport surface movement |
| 資料番号 | MSS2021-51,SS2021-38 |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS / MSS |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/1/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 長崎県建設総合会館 |
| 開催地（英） | Nagasakiken-Kensetsu-Sogo-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | Mathematical Systems Science and its Applications, Software Science, etc. |
| 委員長氏名（和） | 小林 隆志(東工大) / 尾崎 敦夫(阪工大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Atsuo Ozaki(Osaka Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) / 山口 真悟(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 島 和之(広島市大) / 林 晋平(東工大) / 小林 孝一(北大) / 劉 健全(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 白井 匡人(島根大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | プロセスマイニングを応用した大容量交通流のMesoscopicモデル化手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Mesoscopic Modeling Method of Large Volume Traffic Flow Applying Process Mining Techniques |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 交通流データ / Traffic flow data |
| キーワード(2)（和/英） | Mesoscopicモデル / Mesoscopic model |
| キーワード(3)（和/英） | プロセスマイニング / Process mining |
| キーワード(4)（和/英） | 空港面交通 / Airport surface movement |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上原 健嗣 / Kenji Uehara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学(略称：北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology(略称：JAIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平石 邦彦 / Kunihiko Hiraishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学(略称：北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology(略称：JAIST) |
| 発表年月日 | 2022-01-12 |
| 資料番号 | MSS2021-51,SS2021-38 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MSS-317,SS-318 |
| ページ範囲 | pp.112-117(MSS), pp.112-117(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) |