大規模交通シミュレーション結果にもとづく交通予測モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16009

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2016/03/28

タイトル(英語): A Building Traffic Prediction Model via Large Scale Traffic Simulation Results

著者名: 内種 岳詞(理化学研究所 ),伊藤 伸泰(東京大学)

著者名(英語): TAKESHI UCHITANE(RIKEN Advanced Institute for Computational Science),NOBUYASU ITO(The University of Tokyo)

キーワード: 社会シミュレーション|都市交通|データマイニング|因子分析|Social Simulation|Urban City Traffic|Data Mining|Factor Analysis

要約(日本語): 都市規模の交通現象の予測や最適化を考えるとき，設計変数や観測変数が多変量になるため，主要な要因の特定や概要を理解することが困難となる．例として，神戸市の自動車交通シミュレーションに因子分析を適用し，得られた説明モデルを紹介する．得られたモデルは，実交通を説明するモデルではなくシミュレーション結果を説明するものであったが，多変量のシミュレーション結果には，何かしらの関係性が含まれていた．本稿では，そのような関係性が予測や最適化でどのような役割を果たすかを議論する．

要約(英語): When optimizing or predicting urban scale traffic phenomena, it is too difficult to find the factors and to grasp the key points when the number of dimension of explanatory variables and observation variables get large. For instance of prediction, an explanation model for Kobe-city vehicle traffic phenomena was built by applying factor analysis to a lot of results of traffic simulation. Though the accuracy of the prediction model could not be sure, some relationship exists in the multi variate simulation results. In this paper, the features of the explanation model are described and then it is also discussed that such relationships take an important role to implore accuracy of prediction and optimization.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 648 Kバイト