ニューラルネットワークによる冬季路面状態予測システムの構築
東北地域などの寒冷地では、冬期になると路面が凍結し、大変危険な状況になる。
その対策として凍結防止剤の散布が行われているが、事前に散布することが効果的
であることと同時に過剰な散布は財政への負担が懸念される。
そこで我々は、気温や天気、積雪量などの過去のデータを用い、ニューラルネットワーク
という手法によって路面の凍結を予測し、凍結防止剤の的確な散布タイミングを知ることを目指す。
積雪地域における高速道路の交通流特性に関する研究
研究者：大関麻子
積雪地域における高速道路では、雪による冬季路面事故が多発している。
ｌ高速道路における事故率は一般道路と比較して低いが、一度発生した事故の規模は
比較できないほど大きく、車や人に与える損傷も多大である。
高速道路の通行止めは、高速ネットワーク機能が損なわれるばかりではなく、
一般道路に大きな混雑を発生させるため極力防止しなくてはならない。
そこで、積雪時の高速道路の交通流を解析・予測し、高速ネットワークの重要性を理解する。
霧による視程障害予測モデルの構築
研究者：森 善幸
霧の多く発生する地域では、道路交通に大きな影響を与える。
霧が発生した際の運転者の行動としては、霧の発生による視程の低下のため、
走行に不安を抱き、ガードレールなどを目標に走行する、夜間はヘッドライトの光幕現象で
前方がさらに見えにくく、車間距離が短くなり、ブレーキのばらつきも大きくなる。
よって、視程障害時の事故再発防止のため、霧発生の早期発見を予測することが必要になる。
本研究では、霧による視程障害予測として、判別分析、ニューロシムなどを用い、
1時間後の霧の発生予測を行うことによって、安全かつ経済的な交通管理システム構築を目指している。
