[1M3-GS-10] AI応用：交通システム

[1M3-GS-10-01] 交通流の特性に応じた交通流予測方式の切り替え

〇鈴木 貴大¹、岡野 謙悟¹、中村 龍馬¹、松平 正樹² (1. 沖電気工業株式会社、2. 沖コンサルティングソリューションズ株式会社)

キーワード：プローブデータ、交通流予測

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、プローブデータを用いた交通流の予測方式を研究している。本稿では、交通流を予測する2種類の予測方式と、交通流に応じた予測方式の切り替えについて提案を行う。まず、交通事故や交通規制といった突発事象の影響が少ない自由流や交通集中による渋滞流については、蓄積データから算出した交通密度の各日付の推移を学習し、予測実行時の交通密度と学習データから統計的に交通流を予測する方式を用いる。一方で、突発事象が発生した場合には、渋滞発生の位置や時刻が限定されず、渋滞規模も様々なため前述の統計的な予測方式では上手く予測できない。そこで突発事象発生時の渋滞流は、蓄積データから算出した交通密度を位置や時刻に依存しない形でパターン化して学習し、予測実行時の各地点における交通密度パターンと学習パターンをマッチングして交通流を予測する方式に切り替えることにする。さらに、突発事象が発生した際の交通流について評価を行い、その結果、突発事象発生日において2時間先まで交通流を予測した場合に、実測に近い交通流の予測が可能であることを確認した。