都市高速道路における交通状態推定問題およびセンサー配置問題に対するデータ同化アプローチ  [in Japanese] DATA ASSIMILATION APPROACH FOR TRAFFIC-STATE ESTIMATION AND SENSOR LOCATION/SPACING PROBLEMS IN AN URBAN EXPRESSWAY  [in Japanese]

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Abstract

本研究では,感知器から得られた観測データのマクロ交通流モデルへの同化(データ同化)による都市高速道路における交通状態推定方法論の構築とその検証を行う.各セルの速度を状態変数とするVelocity-based Cell Transmission Model (Work et al., 2010)をシステムモデルに用い,アンサンブルカルマンフィルタ手法を用いて感知器データを同化させる枠組みを構築した.首都高速道路単線区間において高密に配置された感知器から得られたデータを用いて交通流モデルのパラメータを経験ベイズ法によって求め,状態推定結果の再現性についての検証を行った.さらに,同定されたシステムモデルを用いた異なる観測条件下での同化結果の比較を通じ,ある一定の精度を確保するために必要な感知器の設置間隔について検討した.

This study developed and examined a methodology of data assimilation for traffic state estimation in an urban expressway by assimilating the observed traffic data from fixed detectors. The influence of different sensor locations on the accuracy of traffic state estimation using a velocity-based cell transmission model originally developed by Work et al. (2010) and state estimation with an Ensemble Kalman Filter was studied and tested on a segment of the Tokyo Metropolitan Highway during rush hours after obtaining the optimal parameters with maximum likelihood procedure. It showed that the estimated velocity changes significantly when the interval is largely extended from the present spacing, but is acceptable at intermediate spacing.

Journal

  • Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management)

    Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management) 70(5), I_1041-I_1050, 2014

    Japan Society of Civil Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130005070433
  • Text Lang
    JPN
  • NDL Article ID
    025993946
  • NDL Call No.
    YH247-1182
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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