| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-09-18 14:00
特徴空間軌跡を用いた交通渋滞の動的予測
○熊谷正俊・蛭田智昭・谷越浩一郎・横田孝義（日立） |
| 抄録 |
（和） |
疎らなプローブカーデータを用いて交通渋滞を動的に予測する技術について述べる．プローブカーは交通情報の収集において効果的な手段だが，その台数の制約により，収集されるデータは多大な欠損を伴う．一方，従来の渋滞予測手法は，欠損のない路上センサデータの使用を前提としており，欠損を伴うプローブカーデータの利用には適さない．この課題の解決のため，本研究では特徴空間射影を用いる渋滞予測手法を開発した．これは，プローブカーデータの空間的欠損を補う技術として，以前に報告した推定補完手法の拡張であり，特徴空間上の射影点軌跡をトレースすることで予測情報を算出する．本報告は開発の第一報であり，予測アルゴリズムの妥当性を検証した結果について述べる． |
| （英） |
This paper discusses a dynamic prediction method of traffic congestion using sparse floating car data (FCD.) Floating cars are effective way to collect traffic information; however, because of the limitation of the number of floating cars, there is a large amount of missing data with FCD. On the other hand, traditional prediction methods are designed on the purpose of utilizing road-side sensors with no missing data. Therefore, traditional methods cannot work with sparse FCD. In an effort to address this problem, we developed a new prediction method based on feature space projection. The method is the extension of a spatial imputation method which we previously proposed for floating car systems, and prediction is achieved by tracing projection trajectory in the feature space. This paper is an interim report of the development, and we started testing the algorithm by evaluating prediction accuracy independently of imputation process. |
| キーワード |
（和） |
交通情報 / 予測 / プローブカーデータ / 欠損値補完 / 主成分分析 / / / |
| （英） |
Traffic information / Prediction / Floating car data / Missing data imputation / Principal component analysis / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, pp. 1-6, 2007年9月. |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
2007-09-11 (ITS) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
| PDFダウンロード |
|