[2A5-GS-10] AI応用：交通

[2A5-GS-10-04] 交通流シミュレーションのための軽量かつ高精度な流入交通量予測

〇野本 直弥¹、鈴木 貴大¹、奥谷 大介¹ (1. 沖電気工業株式会社)

キーワード：時系列予測、交通量予測、交通流シミュレーション、季節調整モデル

我々は、交通渋滞緩和や交通事故削減に貢献することを目的とし、プローブデータやトラフィックカウンターデータを用いた交通流シミュレーションを研究している。本稿では、突発事象などが無い交通流未来時刻の交通流シミュレーションを実装するための交通量予測について提案を行う。従来の時系列予測手法の一つに季節調整モデルがある。季節調整モデルでは一時間毎の交通量予測は可能だが、より細かな交通流シミュレーションではさらに細かい時間間隔の交通量予測が必要である。しかし、従来モデルではパラメータを調整して細かい時間間隔の予測を行った場合、計算量が増大し計算不可になる場合がある。そこで本稿では、学習に使用する交通量データを一定間隔で分割し、複数の交通量データセットを作成し予測する方法を考案した。考案した手法では、計算量が削減され、細かな時間間隔の予測が可能となり、従来手法の課題解決に至った。また、計算時間についても同様に、計算量の削減が実現したことで、短時間で予測が可能となった。予測した交通量で交通流シミュレーションを行ったところ、実測の交通量を用いてシミュレーションした結果に近い交通流を再現できた。