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

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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．