研究内容
lゴールデンウィーク、お盆等の繁忙期に発生する サグ部やトンネルをボトルネックとする渋滞は増加の一途にあり、高速道路の機能を著しく低下させ、問題となっている。
l本研究では繁忙期の交通実態調査のデータを用い、サグ部における交通渋滞現象の予測を行った。
l過去の研究から、平成10年〜11年度までの繁忙期における交通実態調査のデータを使い、ニューラルネットワークを用いて速度予測を行い、渋滞検知モデルの開発を目的とする。
l平滑化データと、実際のデータから速度予測をし、結果を検討する。
l閾値速度の設定をし、その閾値速度を用いて渋滞・非渋滞の分類を行 い、的中率を求めていく。