講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-04 10:05
超離散交通流モデルに対する渋滞抑制のための深層学習に基づく知的信号機制御 ○青木悠紀・甲斐健也(東京理科大) CAS2021-88 CS2021-90 |
抄録 |
(和) |
本研究では,超離散交通流モデルに対して深層学習に基づいて信号機を制御する新しい手法を提案する.特に,先行研究において得られた最適信号機制御則を学習データとし,深層学習を適用することによって,信号機の切り替えを自動で行う制御手法を開発した.提案手法に基づいてシミュレーションを行った結果,他の手法と比較して渋滞数の削減が実現でき,さらに従来手法よりも計算時間が大幅に削減できることがわかり,有効性が確認できた. |
(英) |
This study develops a new signal control method based on deep learning for an ultradiscrete traffic flow model. Especially, by using optimal signal control laws obtained in our previous study, we derive a deep-learning-based control method that switches signals automatically. From numerical simulation results, it can be confirmed that the purposed method can reduce the total traffic jams most in comparison with other methods, and the computation time can be also reduced considerably. |
キーワード |
(和) |
超離散交通流モデル / 信号機制御 / 深層学習 / 渋滞抑制 / / / / |
(英) |
Ultradiscrete Traffic Flow Model / Signal Control / Deep Learning / Reduction of Traffic Jams / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 394, CAS2021-88, pp. 75-80, 2022年3月. |
資料番号 |
CAS2021-88 |
発行日 |
2022-02-24 (CAS, CS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CAS2021-88 CS2021-90 |
研究会情報 |
研究会 |
CAS CS |
開催期間 |
2022-03-03 - 2022-03-04 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理回路,無線LAN/PAN,一般 |
テーマ(英) |
Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
CAS |
会議コード |
2022-03-CAS-CS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
超離散交通流モデルに対する渋滞抑制のための深層学習に基づく知的信号機制御 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Intelligent Signal Control Based on Deep Learning for an Ultradiscrete Traffic Flow Model in order for Reduction of Traffic Jams |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
超離散交通流モデル / Ultradiscrete Traffic Flow Model |
キーワード(2)(和/英) |
信号機制御 / Signal Control |
キーワード(3)(和/英) |
深層学習 / Deep Learning |
キーワード(4)(和/英) |
渋滞抑制 / Reduction of Traffic Jams |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青木 悠紀 / Yuuki Aoki / アオキ ユウキ |
第1著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
甲斐 健也 / Tatsuya Kai / カイ タツヤ |
第2著者 所属(和/英) |
東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-03-04 10:05:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
CAS |
資料番号 |
CAS2021-88, CS2021-90 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.394(CAS), no.395(CS) |
ページ範囲 |
pp.75-80 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-02-24 (CAS, CS) |
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