自然災害による路面状態の不確実性を考慮するネットワーク規模交通状態推定手法の開発

开发考虑自然灾害导致的路面状况不确定性的网络规模交通状况估计方法

• 批准号: 21K20440
• 负责人: 峪 龍一
• 金额: $ 1.91万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-08-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K20440/
• 关键词: 冬期道路管理; 道路ネットワークの不確実性; 移動時間信頼性; 確率的交通容量; 交通データ観測; 冬季道路管理; 冬期道路管理; 道路ネットワークの不確実性; 移動時間信頼性; 確率的交通容量; 交通データ観測; 冬季道路管理

今年度の主な研究実績は以下の３点である．(1)交通流観測データ（流速，流率）から，路面状態ごとの交通容量および均衡配分モデルにおけるリンクコスト関数のパラメータを確率変数として推定するモデルを開発した．まず，対数正規分布に従う交通容量のパラメータを推定するモデルを開発した．次に，推定した交通容量に基づいて，リンクコスト関数のパラメータを推定するための手法を開発した．この際，リンクコスト関数のパラメータを推定するための尤度関数が解析的に導出されることを示した．提案手法は既往の手法と比較して統計的に整合する点が特徴である．提案手法の妥当性を検証するため，札幌市における冬期道路観測データを用いて数値計算を実施した．(2)交通流観測データが取得されたときに，路面状態のパターンを確率的に推定するベイズ統計モデルを開発した．路上カメラにより撮影された動画を分析して得られた流速と流率，路面状態のデータをモデルに事前学習させることで，動画観測を行わなくとも，プローブ車などによる流速と流率の観測のみから路面状態を分類する確率を導出した．定式化にあたり，モデル内の各変数が従う確率分布間に共役性を仮定することによって提案モデルの全体を解析的に導出した．(3)実道路ネットワーク規模で交通状態を道路リンクレベルで推定する手法を開発した．人口が低密度な地域などで，プローブ車混入率が低いなどの理由により，同時間帯において，一部のリンクでしか流速あるいは交通量が観測されない場合を想定した．限られた交通観測データから道路ネットワーク全体の交通状態を同時分布として推定する手法を，均衡配分モデルを制約にもつ完全情報最尤推定モデルとして定式化した．実道路ネットワークへの適用を目指して，本モデルに適合する感度分析アルゴリズムを実装し，尤度の計算過程を効率化した．

今年的以下三个主要研究结果是：（1）我们开发了一个模型，该模型估算了每个道路表面条件的交通能力和平衡分配模型中链接成本函数的参数，因为交通流观测数据（流速，流量，流量）的随机变量。首先，我们开发了一个模型来根据对数正态分布估算流量容量的参数。接下来，我们开发了一种基于估计的流量容量来估算链路成本函数参数的方法。在这种情况下，显示出分析得出链接成本函数参数的可能性函数。所提出的方法的特征在于与以前的方法相比其统计兼容性。为了验证所提出的方法的有效性，使用萨波罗市的冬季观察数据进行了数值计算。 （2）我们开发了一个贝叶斯统计模型，该模型概率地估算了获取交通流观测数据时的道路表面状况模式。通过预测通过分析路相机作为模型捕获的视频获得的流速，流速和道路表面状况数据，我们得出了仅通过使用探测器等流速和流量的观测来对道路表面条件进行分类的可能性，而无需进行视频观察。在制定过程中，通过假设模型中每个变量随之而来的概率分布之间的结合，从而在分析中得出了整个所提出的模型。 （3）我们开发了一种在实际道路网络规模上估算道路链路上的交通状况的方法。假定在人口密度较低的地区以及出于诸如探针车辆侵袭率低，流速或交通量之类的原因，仅在同一时期的某些链接上观察到。从有限的交通观察数据中估算整个道路网络的交通状态作为同时分布的方法，作为完整信息最大可能的可能性估计模型，具有平衡的分布模型作为约束。为了将其应用于真实的道路网络，我们实施了适合该模型的灵敏度分析算法，从而提高了似然计算过程的效率。